随着可再生新能源在我国电力系统中占比的持续攀升，能源结构正经历深刻变革。新能源装机规模从分散式向集中式跨越，接入层级由配电网向高压输电网延伸，这一转型为电力系统运行带来全新挑战。由于新能源出力具有天然的波动性、间歇性和不可控性，传统基于电源可控性与负荷可预测性的发电计划编制模式面临严峻考验，电压调节、有功功率分配及系统稳定性等问题日益凸显，亟需通过技术创新保障大规模新能源接入后的电网安全运行。
国际新能源发展经验表明，构建高精度、多功能功率预测系统是破解大规模并网难题的核心路径。这一技术需求推动功率预测研发成为行业焦点，对预测模型的时空分辨率、气象要素解析能力提出更高要求。从社会效益层面看，精准预测可减少新能源弃电率，提升能源利用效率；从企业运营角度，降低因预测偏差导致的考核罚款，直接增强经济效益。双重驱动下，功率预测技术升级已成为行业共识。
云层动态是影响光伏发电效率的关键气象因素。云的生成与消散涉及水汽凝结、温度梯度变化等复杂物理过程，其时空分布具有显著局地性特征。传统数值天气预报（NWP）虽能提供区域气象数据，但面对平方公里级光伏电站时，仍存在空间分辨率不足的问题。例如，单座光伏电站覆盖范围内可能同时存在晴空区与云盖区，而NWP模型往往将其简化为单一气象条件，导致辐照度预测误差较大。
为突破这一瓶颈，行业开始探索"数值预报+地基观测"的融合模式。通过部署全天空成像仪等设备，实时捕获云层形态、运动轨迹及覆盖范围等精细信息，结合光伏阵列的发电特性参数，构建物理-统计混合预测模型。该技术路线可对NWP输出结果进行局地化修正，将云量预测精度提升至站点级别，使超短期（0-4小时）功率预测误差率降低至10%以内，为电网调度提供可靠决策依据。目前，国内多家科研机构已在该领域取得突破，相关技术标准正在制定中。
