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2026 年 8 至 9 月，甘肃一家大型能源企业组织 10 家电价预测模型的提供方开展同场比测，结果显示，国能日新综合得分 91.8 分，位列第一。日前电价预测的难点，不只在“平均准不准”，更在行情剧烈波动时能不能稳住。36 天、每天 96 个时段，10 家参评模型合计提交 34560 个预测点。把逐日准确率铺成热力图，平稳段与压力段的分界一目了然。
国能日新日前准确率 82.3%，在 10 家参评模型中排名第一，与第二位差距不足 0.1 个百分点；凌晨低谷（00—07 时）与晚高峰均达 84.7%。这两个 84.7% 不是孤立的数字，它们分别对应储能的充电与放电窗口——这两段电价方向判断准确，充放电价差才具备成立条件。
各模型逐日准确率走势热力图，模型 A 为国能日新。上为日前，下为实时；
红竖线为重度熔断日，蓝竖线为周末，空白为未参赛或无数据。
一、日内两个 84.7%，两个 68%
把 36 天每日 96 个时段的准确率取算术平均，国能日新的日前曲线呈四个分区：凌晨低谷（00—07 时）84.7%，晚高峰 84.7%，早高峰爬坡（07—09 时）68.1%，午间光伏大发（11—16 时）68.2%。
两个 84.7% 对应储能充放电窗口，这是交易价值最直接的两段；两个 68% 则对应全天最难预测的两段。08:30—09:00 与 13:00—14:00 两个窗口，10 家模型的均值仅为 51% 至 57%。报告把 07—09 时爬坡段列为各模型的共性优化方向。
换句话说，日前预测不是一条均匀的曲线。真正决定可用性的，是低谷和晚高峰能不能稳住，爬坡和光伏大发时段能不能少犯错。国能日新的高值窗口落在前两段，低值窗口也与全行业难点重合——这既说明能力所在，也说明行业待突破的方向在哪里。
日内 96 时段准确率分布。日前曲线中，
绿色虚线标注的“最优：模型 A”即国能日新。
二、长周期稳不是某一天的高分
稳定性以逐日准确率的标准差衡量。国能日新日前标准差 13.7%，为 10 家中第二小；最小的为 11.4%，最大的为 33.7%。场景均衡性方面，工作日与周末的准确率相差 1.5 个百分点，低于 10 家平均的 1.8 个百分点。
单日第一的次数是另一组数据。36 个比赛日中，国能日新综合夺冠 9 次，为 10 家最多，夺冠率 25.0%，即每 4 个比赛日中有 1 日位列第一；其中日前夺冠 6 次、实时夺冠 5 次。第二位 7 次，第三位 6 次，夺冠率分别为 19.4% 与 16.7%。其余参评模型中，单日第一次数均未超过 7 次。报告同时记录了两个高值单日：8 月 3 日 92.1%，8 月 12 日 93.2%。
这些数据放在一起说明一件事：日前预测的“稳”，不是靠某一天的高分，而是靠长周期里少大起大落、关键日能咬住。
各模型单日夺冠天数统计，模型 A 为国能日新。
三、为什么能稳住气象起点、场景识别、调优闭环
日前精度由三个环节决定：气象输入的起点精度、模型对极端场景的刻画能力，以及持续调优的机制。
气象侧提供起点精度。“旷冥”气象大模型已迭代至 4.0 版本，数据底座整合 45 年 ERA5 再分析资料与 8 大主流数值天气预报模式初始场；模型采用物理约束 Transformer 架构，嵌入下垫面特征模块，并针对山地地形开展微气象订正，输出 0 至 15 天高分辨率天气预报。甘肃风电项目多位于山地与戈壁交界，这层订正直接决定出力预测的上限。
模型侧解决复杂场景。电力交易大模型围绕多尺度特征表达、复杂场景识别、训练策略优化持续迭代，提升对现货价格波动及极端行情的刻画能力。对日前预测而言，目标不是消除极端值，而是在常规行情与极端行情之间保持可解释的预测形态。
机制侧保证持续迭代。依托资深算法团队的长期积累、系统化调优机制与业务闭环验证，公司实现了从气象感知、市场研判到价格预测的能力贯通。逐日标准差第二小与 9 次单日综合第一，都是这套机制在长周期上的体现。
结论两个方向同时成立
36 天的数据给出的结论是：国能日新的日前预测在两个方向上同时成立——逐日波动中保持稳定性，日内窗口里抓住高值段。支撑这一结果的是三层能力的贯通：气象大模型把出力曲线算准，交易大模型把价格形态认对，团队与调优机制把两者在长周期上稳定住。
日前 82.3% 与两个 84.7% 的高值窗口，是这三层共同作用的结果。这场比测也验证了“旷冥”气象大模型与电力交易大模型协同应用的实际价值，为现货交易辅助决策与规模化业务落地提供了支撑。极端日与实时端仍是下一步改进方向。
文章关键词：#电力交易 #旷冥电力交易大模型 #日前电价
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