隨著可再生新能源在我國電力系統中占比的持續攀升，能源結構正經歷深刻變革。新能源裝機規模從分散式向集中式跨越，接入層級由配電網向高壓輸電網延伸，這一轉型為電力系統運行帶來全新挑戰。由于新能源出力具有天然的波動性、間歇性和不可控性，傳統基于電源可控性與負荷可預測性的發電計劃編制模式面臨嚴峻考驗，電壓調節、有功功率分配及系統穩定性等問題日益凸顯，亟需通過技術創新保障大規模新能源接入后的電網安全運行。
國際新能源發展經驗表明，構建高精度、多功能功率預測系統是破解大規模并網難題的核心路徑。這一技術需求推動功率預測研發成為行業焦點，對預測模型的時空分辨率、氣象要素解析能力提出更高要求。從社會效益層面看，精準預測可減少新能源棄電率，提升能源利用效率；從企業運營角度，降低因預測偏差導致的考核罰款，直接增強經濟效益。雙重驅動下，功率預測技術升級已成為行業共識。
云層動態是影響光伏發電效率的關鍵氣象因素。云的生成與消散涉及水汽凝結、溫度梯度變化等復雜物理過程，其時空分布具有顯著局地性特征。傳統數值天氣預報（NWP）雖能提供區域氣象數據，但面對平方公里級光伏電站時，仍存在空間分辨率不足的問題。例如，單座光伏電站覆蓋范圍內可能同時存在晴空區與云蓋區，而NWP模型往往將其簡化為單一氣象條件，導致輻照度預測誤差較大。
為突破這一瓶頸，行業開始探索"數值預報+地基觀測"的融合模式。通過部署全天空成像儀等設備，實時捕獲云層形態、運動軌跡及覆蓋范圍等精細信息，結合光伏陣列的發電特性參數，構建物理-統計混合預測模型。該技術路線可對NWP輸出結果進行局地化修正，將云量預測精度提升至站點級別，使超短期（0-4小時）功率預測誤差率降低至10%以內，為電網調度提供可靠決策依據。目前，國內多家科研機構已在該領域取得突破，相關技術標準正在制定中。
