国能日新：功率预测基本盘牢固，电力交易储能虚拟电厂齐头并进

（报告出品方/作者：国金证券，姚瑶，孟灿，陈矣骄）

一、专注新能源产业信息化领域十余年、打造“源网荷储”产品矩阵

公司前身成立于2008年，初期主要从事火力发电厂锅炉节能系统及控制台相关业务，而后把握市场变化机遇，于2011年开始专注新能源产业相关信息化软件的研发与应用，2016年获得中国能源创新管理大奖，2021年获得国家“专精特新”小巨人企业，2022年4月在深交所创业板成功上市。公司产品和服务已实现覆盖新能源电力管理“源、网、荷、储”的各环节，实现客户对新能源电力“可看见、可预测、可调控”的管理要求。以北京总部为核心，产品和服务覆盖全国各地区，并在东南亚、中亚、非洲等国家成功开拓了新业务。

以发电功率预测产品为基，拓展源网荷储产品矩阵。公司主要面向电力市场主体提供新能源信息化产品及相关服务，业务扩张充分受益于国内风光装机量的持续提升，与多年持续的研发积累。公司以新能源发电功率预测产品为核心，衍生出新能源并网智能控制系统、电网新能源管理系统，同时以电力交易（交易辅助决策支持平台2.0；电力交易数据服务；托管服务）、智慧储能（EMS）、虚拟电厂（管理系统和运营）相关创新产品为延伸和拓展，积极打造第二成长曲线。

商业模式方面，公司核心的功率预测产品是打包向客户提供功率预测设备和服务，其中设备仅作为软件的运行支撑和环境，而软件内嵌功率预测模型，是主要价值所在，并可在服务到期后与其续签合同。此外，公司由于较高的产品质量与运维服务，每年也替代掉数百家其他厂商产品，由于功率预测不采用专用设备，此过程仅需替换软件即可提供后续服务。

下游规模持续扩大，客户覆盖广泛且结构分散。公司深度受益于下游新能源发电存量装机规模增长，以及行业未来发展情况，同时凭着产品和技术优势树立了良好的用户口碑，客户基础庞大、粘度高，2022年功率预测的客户留存率在95%以上。1）下游客户涵盖广泛：几乎覆盖了新能源电力产业的各个方面，包括国网南网、五大六小，协合新能源、中国节能、隆基绿能、晶科电力等主流新能源集团，四方电气、长园深瑞、许继集团、明阳智能、三一重能等主流电力新能源设备厂商，以及中国电力建设集团、中国能源建设集团等大型新能源工程承包商等。

2）客户结构分散，对单一客户依赖性弱：2022年公司服务电站数量达2958家，而前五大客户合计销售收入为0.42亿元，仅占当期销售收入的11.6%。3）营销网络拓展迅速：公司以北京总部为核心，销售地区覆盖西北、东北、华北、华中、华东、华南、西南等全国地域，成立了全国7*24小时客服中心，为电站提供快速响应的售后服务。在国际方面，公司已成功在中亚、东南亚、非洲、欧洲、南美洲等地区开拓了市场，逐步向全球拓展。

2019年以来核心产品放量明显，2022年发电功率预测、并网控制业务占比分别为72%/15%。2019年后功率预测产品加速提升，2019-2022功率预测营收复合增速达31.3%，主要原因系1）风电市场增长势头强劲：2019年陆风补贴金额下调、补贴退出节点明确，受并网时间节点的推动，风电场加快了建设进程及并网进度，并迎来了风电抢装潮，年度新增装机规模不断提升。2）光伏市场回暖：2020年后补贴退坡对市场需求的影响逐渐消退，“双碳”目标的为国内新能源产业注入动力。3）产品市场认可度提升，服务电站数量大幅增加。2022年新能源发电功率预测、并网控制业务分别实现营收2.60/0.55亿元，占比为72%/15%。

2019年后营收和业绩稳健增长，1Q2023业绩同比高增96%。公司近四年营收及归母净利润持续平稳增长，2019-2022年复合增速分别为28.7%/23.0%。2023年一季度营收及归母净利润分别为0.82和0.10亿元，分别同比增长35.8%和96%，主要由于1）2023年以来组件价格回落，新能源装机速度提升。2）2022年四季度部分新能源电站客户的装机并网验收进度有所延迟，延后到2023年。公司毛利率持续提升，净利率表现平稳。2022年毛利率为66.6%，同比增加3.2pct,其中发电功率预测业务毛利率为67.5%，同比增加3.6pct，主要系公司存量服务电站数量占比持续提升，具有高毛利水平的功率预测服务规模持续上升。

公司抓住市场机遇，持续扩大销售规模、坚持高研发投入。2022年公司期间费用率为31.3%，同比增加3.5pct，其中销售/管理费用率分别为25.9%和8.2%，同比变动4.1pct/2.2pct，近两年费用率回升，主要系随着市场规模的扩大，销售及运维人员队伍壮大、销售人员工资、差旅费及推广费增长所致，今年随着扩招节奏的放缓，销售费用率有望改善。此外，公司坚持高研发投入，除持续加大功率预测和控制系统的研发力度外，在电力市场化交易、储能、虚拟电厂等新兴场景同样进行相关技术布局，2022年研发费用为0.63亿元，研发投入占比17.6%，处于行业领先水平。

募投项目围绕功率预测和控制管理类业务，持续巩固行业龙头地位。2022年4月，公司于A股上市，IPO募资资金中3.45亿元用于：1）新能源功率预测产品及大数据平台升级项目、2）新能源控制及管理类产品升级相关项目的建设，建设期均为三年。募集资金投资项目将进行更高精度功率预测技术、新一代智能控制技术、快速调频、区域能源优化控制等技术的研发，并进一步研发电力交易辅助决策软件，扩展智能控制产品线，深化电网端新能源管理类产品的应用，为公司提供技术、产品储备及相关人员储备，提高公司的创新创造能力。

二、发电功率预测：新能源并网必要保障，公司基本盘业务稳健发力

2.1、发电功率可靠预测保障新能源大规模有序并网，“双细则”考核趋于严格

新能源发电对天气依赖较强，具有间歇性和波动性特征，因此发电电量较难预测，大规模集中并网会对电网的稳定运行产生较大的冲击。因此新能源发电的准确预测可帮助电网调度部门提前做好传统电力与新能源电力的调控计划，改善电力系统调峰能力，增加新能源并网容量，因此发电功率可靠预测是新能源大规模有序并网的关键。

功率预测相关政策趋于严格，“双细则”加强考核。2018年3月，国家能源局印发《关于提升电力系统调节能力的指导意见》，要实施风光功率预测考核，将风电、光伏等发电机组纳入电力辅助服务管理。各地区能源局随后纷纷发布了本区域《发电厂并网运行管理实施细则》和《并网发电厂辅助服务管理实施细则》（“双细则”），加强对新能源发电功率预测的考核，明确和加强考核罚款机制，发电功率预测精度直接影响到电站的运营与盈利。

超短期和短期预测均用于电网调度。根据各能源局《发电厂并网运行管理实施细则》：1）电站必须于每天早上9点前向电网调度部门报送短期功率预测数据，用于电网调度做未来1天或数天的发电计划；2）每15分钟向电网调度部门报送超短期功率预测数据，用于电网调度做不同电能发电量的实时调控。功率预测技术路线主要包含数据计算、传输及模型优化。公司基本实现功率预测算法模型的自动匹配及预测数据的自动计算发送，因此在项目日常营运端，人力投入较少，仅在少数场站模型远程匹配失败的情况下，由业务人员前往现场完成模型修正。在模型优化方面，一般会按照设定的周期，由智控平台中的模型算法程序自动重新选取最优功率预测模型，并将其自动匹配至站场服务器。

公司新能源功率产品每日工作流程：①获得原始气象预报数据（背景场数据）、②通过建模计算后得到更高精度的气象预测数据、③进行短期功率预测数据计算、④传输短期功率数据到所服务电站、⑤在电站软件中进行超短功率预测、⑥报送数据至电网调度部门。

2.2、风光发电功率优质赛道市场规模约14亿元，公司为业内绝对龙头

我们测算2025年风电和光伏的功率预测（含设备和服务）的市场空间共计14亿元。新能源发电功率预测产品市场空间主要取决于：下游新能源发电市场的存量装机规模及其新增装机规划。考虑到“双碳”政策持续影响，近年来国内新能源装机并网规模保持较快增长，我们假设2023-2025年，国内风电和集中式光伏累计装机容量为445/533/633GW和304/392/500GW，以平均一个发电站75GW的装机容量计算，则对应风电场5939/7113/8446个，和集中式光伏电站4057/5227/6667个。参考市场上测风塔、测风仪、环境监测仪、反向隔离装置等产品价格信息，我们假设风电/光伏功率预测设备约25/10万元，以及功率预测服务平均5-6万/年的价格，我们测算2025年风电和光伏的功率预测（含设备和服务）的市场空间分别为8.9和5.6亿元。

国能日新为行业绝对龙头，2019年市占率约为20%。2019年我国发电功率预测市场的行业龙头为国能日新，公司在光伏和风能发电功率预测市场的占有率分别为22.1%和18.8%。公司在光伏发电功率预测赛道的竞争对手主要有南瑞继保、东润环能、中科伏瑞；在风电发电功率预测赛道的竞争对手主要有金风慧能、远景能源，东润环能、南瑞继保。

2.3、三大核心竞争力驱动市占率稳健提升：强势产品力、高效的运维团队、产品快速迭代

核心竞争力一：技术与研发优势塑造强势产品力，保障高精度。公司在气象、算法、软件开发领域均有大量的核心技术。1）气象领域：能对多种气象背景场数据进行时间和空间上的降尺度处理，能够在复杂气象条件下对天气情况精确预测。2）算法领域：公司通过多途径构建算法模型，可以实现模型持续优化、预测精度持续提高。3）软件开发领域：通过了最高级别的软件能力成熟度模型CMMI5认证。2020年公司短期光伏功率预测综合精度为89.21%，短期风电功率预测综合精度为84.60%。通过不断技术研发和算法优化，持续从提高气象数据精度、提高算法模型精度等角度提高产品发电功率预测的精度，降低了客户由“双细则”考核带来的损失。2020年在国网东北电力调控分中心组织的十几家功率预测服务企业预测精度横向对比中，公司在新旧“双细则”偏差考核体系中均处于前3位。

核心竞争力二：运维团队覆盖广泛、可快速响应客户需求。公司是业内较早建立完善售后运维体系的企业。新能源电站的建设地点一般为光照强度较高、风力较大等拥有极端气候资源的区域，集中式光伏电站还需要大片的建设土地，因此地点一般远离人口密集地区，这大大提升了难度。公司拥有覆盖范围广泛、响应及时的运维服务体系，分布于全国各地的技术服务队伍超过百人，并开通7*24小时的400客户服务热线，可在产品出现故障或是客户有升级改造需求时及时到达现场响应客户需求，避免电站停运等损失，帮助客户实现电站的持续高效运营。

核心竞争力三：产品快速迭代，服务电站数量业内领先。算法的持续优化除了需要收集和利用实时数据外，往往需要各地电站大量的历史数据进行论证和模拟，而公司行业领先的电站服务数量为模型算法持续升级提保障。公司还拥有快速的产品迭代能力，能够紧跟电网政策的更新调整和升级改造要求。2022年公司功率预测服务电站数量已达2958家，相比2021年增长了599家。此外公司积极参加集团公司和电站发起的对比并主动向市场用户推送功率预测产品试用服务，力争发挥公司精度及服务优势获得项目替换。2022年公司通过替代友商而获得的电站客户数量合计276家，占当年净新增电站的比例约49%。

三、发电功率预测多以物理+统计等组合方法为主，AI有望带来技术腾飞

3.1、他山之石：Energy&Meteo发展复盘，全球智慧能源解决方案巨头的成长之路

Energy&Meteosystems公司是全球领先的智慧能源解决方案提供商（以下简称EM公司），始终致力于可再生能源的整合。EM公司成立于2004年，致力于发电功率预测、电网运营、电力交易和负荷侧管理方面的研发项目。2015年EM公司的虚拟电厂业务于欧洲电力交易所EPEXSpot上市，业务得以加速拓展。2017年，EM公司与配电网运营商DelSur合作，致力于研究可再生能源可以实现的预测质量及其对电力调度、电网整合和系统运营的有用性。2019年EM公司凭借其IT平台FuturePowerFlow获得IEC加速器计划的支持，并首次引入智能电网规划等模式，推进数字能源转型。

2021年，EM公司分拆为三家子公司以应对数字能源转型浪潮，其中1）风光发电功率预测以及国际能源市场的咨询服务的业务领域将继续由EM公司负责；2）与虚拟电厂相关的业务由emsysVPPGmbH管理；3）emsysgridservicesGmbH则借助IT平台FuturePowerFlow为电网运营商提供智能解决方案。

EM公司业务类型齐全，客户质量高。主要业务类型包括发电功率预测、虚拟电厂、电网管理和咨询研究四大类。1）在发电功率预测领域：为客户提供个性化的风能和太阳能精确预测、电网负荷预测、营销和电网整合服务。2）在虚拟电厂领域：基于SAAS整合vRE和DER，以进行电力监测、远程控制、电力贸易和需求侧管理等。3）在电网管理领域，基于“FuturePowerFlowIT”平台，帮助电网运营商进行电力市场阻塞管理和流程优化管理。4）在咨询研究领域，主要为vRE入网提供咨询服务，服务客户包括AEMO、Amprion、Avacon等电力行业巨头。

EM公司在全球已服务500GW的风光电站，功率预测技术领先。依靠其精准的Previento和Suncast预测系统，EM公司能实现全球任何陆上和海上站点的可靠预测，时间范围从未来5分钟到15天不等，在近期德国北部海岸的风能项目中，EM公司预测误差率平均在5％以内。此外，其预测模型也将极端情况纳入考虑，包括雾、雪、沙尘、冷锋、对流天气等。其他影响电力生产的因素也被考虑在内，例如风暴或自然生物造成的停工。

3.2、前AI时代回顾：物理+统计方法为主，国内研究进展略滞后国外

国内外风电功率预测软件研究应用成熟，多采用组合方法进行预测。国外对风电功率预测软件的研究较早，技术也相对成熟，比如丹麦开发的Zephry系统、德国的WPM系统、西班牙的LocalPred-RegioPred系统等。国内关于风电功率预测系统的研究和开发追赶速度较快，由中国电力科学研究院、中国气象局等单位开发的风电功率预测系统，已成功在多个试点风电场安装使用，且系统运行稳定，预测效果较好。目前大部分预测系统都采用组合方法进行预测：1）物理方法：主要基于物理量进行预测，比如数值天气预报得到的风速、气压、空气密度等数据风电场附近的地势、等高线、粗糙度等物理信息以及风电机组的轮毅高度、穿透系数等技术参数，其目的是找到风电机组轮毂高度处的风速最优估计值，根据风电机组或风电场的功率曲线转换为风电场的输出功率。

2）统计方法：是根据系统观测到的风速或风电功率历史数据，通过曲线拟合、参数估计等方法，建立系统输入与输出的线性或非线性映射关系，从而对未来风电功率的输出趋势做出预测，常见的方法有时间序列法、回归分析法、聚类分析法、灰色预测法等。与物理模型相比，统计学模型更容易建模。3）元启发式：本质是对生物的作息规律进行模拟，采用某种学习算法，通过对大量的输入数据进行训练，提取输入（预测条件）与输出（待预测的物理量）的关系。如常见的人工神经网络、支持向量机、粒子群优化算法、专家系统、遗传算法等都属于该范畴。与统计学方法相比，智能方法也需要大量的历史观察数据，但其不需要得到输入和输出之间具体的数学表达式，而是通过训练获得风速或风电功率的预测模型。

国内外光伏功率预测软件研究深入前沿，机构相关服务应用成熟稳健。国外的光伏发电产业较中国起步早，已经积累了大量的技术成果、工程经验和运行数据，大量机构提供光伏功率预测和光资源评估的服务，如AWSTruepower，CleanPowerResearch，GreenPowerLabs，MeteoTest瑞士公司开发的Meteonorm软件，以及法国美迪公司的MeteoDynSolar。国内目前关于光伏功率领域的研究稍滞后于欧美发达国家，仍处于积极探索阶段。如中国电力科学研究院电工所开发的针对光伏功率预测和光伏系统设计的软件中，光伏功率预测已开始应用于电力系统运行；国家电网D5000系统的新能源监测与调度高级应用中均已包含光伏功率预测功能模块等。

基于不同时空尺度，大多数预测系统采取相应的预测方式：1）超短期预测（0-6h）：主要采用统计、物理混合方法，根据地球同步卫星拍摄的卫星云图推测云层运动情况，预测到达地面的辐照强度，通过太阳辐照强度与功率转换效率模型，从而对功率进行预测。一般用于光伏发电控制、电能质量评估及光伏电站组件部分的研发。。2）短期预测（6h-1d）：主要以NWP（天气预报信息）数据为主，通过建立历史输入数据与历史输出功率的映射关系，进而获得光伏电站输出功率的预测值。一般用于电力系统的功率平衡和经济调度、日前发电计划制定、电力市场交易、暂态稳定评估等。3）中长期预测（1月-1年）：主要是根据地区历史光资源数据等估计未来较长时间段内的光伏功率，多用于系统的检修安排、发电量的预测等。

3.3、AI时代技术展望：气象大模型可破局中长期预测难题，大幅提升预测速度及精度

基于人工智能的预测模型具有诸多优点，为当前主流研究领域。相比物理建模、时间序列建模等传统方法，基于AI的预测模型对于高维非线性样本空间具有良好的拟合能力；模型参数基于数据训练得到，更容易获取；模型的输入特征亦可灵活构建；结合智能优化算法还可进行参数自动寻优，进一步省去了人工调参的工作量。

2021年，Google旗下的AI实验室DeepMind与英国气象学家合作创建了一个模型，比当前系统更适合进行短期预测，一方面，当前的天气预报主要由数值天气预报系统（NWP）驱动，但NWP很难为2小时内的临近时间生成高分辨率预测；另一方面，近年来已有几种基于机器学习的气候预测方法被开发出来，这些方法虽然能准确预测低强度降雨，但在罕见的中大雨事件中表现不佳。DeepMind的DGM学习了数据的概率分布，并曾基于2016年至2018年英国雷达记录的大量降水事件数据集训练。训练之后它可以在单个英伟达V100GPU上运行仅一秒多后提供临近预报。同时它还能够预测难以跟踪的天气事件，以及准确预测降水的位置。通过50多位气象专家的系统评估，与其他两种竞争方法相比，DeepMind的生成模型以89%的绝对优势在准确性和实用性两方面排名第一。

华为云盘古气象模型预测精度首超传统数值预报方法，破局中长期气象预测难题。中长期气象预测准确率往往较低，传统数值预报将气象监测数据代入数学物理方程式进行预测，难以改变中长期气象预测的困境。盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI预报方法，预测精度在1小时到7天内均高于传统数值方法（欧洲气象中心的operationalIFS），同时能够提供秒级全球气象预报，预测速度提高10000倍以上，台风轨迹预测准确度世界第一，相比欧洲气象局提升约20%，并且可实现20公里范围内、小时级、13层最高精度气象预报，如台风生成时间与移动轨迹预测的预测准确率超过85%。

四、电力市场交易、储能、虚拟电厂新业务构筑第二成长曲线

4.1、电力市场化交易：电改政策加速完善，电力交易辅助平台已覆盖多个省区

2015年开启的新一轮电力体制改革，快速打开了发电和售电的局面，2017年完成了第一监管周期的输配电价核定。基于第一监管周期省级电网输配电价核定尚欠缺的部分，国家发改委于2020年完成第二监管周期输配电价核定，进一步完善输配电价就定价规则和定价程序，首次实现对所有省级电网和区域电网输配电价核定的一次性全覆盖，首次将外送输电价格纳入省级电网核价。今年5月15日，国家发改委密集印发一系列电价通知：《关于第三监管周期省级电网输配电价及有关事项的通知》、《第三监管周期区域电网输电价格及有关事项的通知》、《关于抽水蓄能电站容量电价及有关事项的通知》，公布了2023-2026年各省级电网输配电价水平，并对用户电价分类、用户电价构成、工商业电价执行方式等重要政策进行优化完善，输配电价体系进一步完善，电网资本开支得到强化。

公司基于新能源行业多年深耕经验以及在功率预测领域内的长期历史数据、核心技术等方面积累和研发成果进行延展，成功研发电力交易辅助决策支持平台（2.0版本），提供中长期交易、现货交易、辅助服务交易等整体的申报建议和分析复盘。公司还开发出电力交易数据服务和托管服务等电力交易市场相关产品。公司电力交易辅助决策平台2.0可以实现现货交易和中长期辅助交易。平台通过智慧化管理储能调控，基于预测、实发、交易等数据的积累，采用深度学习自动寻优的算法，结合不同的应用场景及场站实测数据和超短期预测得出充放电指令并传入EMS，让电站搭配储能实现发电最优价值。此外，平台提供中长期发电量预测、中长期电价预测、长周期风光资源评估及交易复盘分析。

电力交易业务的核心在于预测精度、服务及时性及产品迭代的速率。具体而言：1）预测精度：主要表现在电力交易过程中对于未来电价和发电量的精确预测，产品的精度是保证客户价值的前提，公司将持续优化各项产品的精度；2）服务的及时性：主要表现在电力交易过程是持续的，要保证通过公司的产品及服务为客户持续性的带来收益，及时解决电力交易服务过程中客户遇到的各项问题，因此服务的及时性和持续性非常重要；3）产品更迭：电力市场化初期阶段，各省电力交易政策迭代频繁，公司需要紧跟各省电力交易政策，对产品进行持续升级以保障客户的经济效益。

目前公司电力交易产品的客户主要包括新能源电站客户，部分传统能源的发电公司、售电公司以及电力交易行业内友商。客户将公司电力交易数据服务产品下的发电量预测数据和气象数据等数据模块作为其参与电力交易业务的重要数据支撑。公司电力交易辅助平台已覆盖多个省区。2022年公司电力交易产品已在新能源电力交易实现长周期运行的省份实现销售并跟随政策的迭代进行更新，主要包括山西、甘肃、山东和蒙西。今年随着湖北、江西、江苏、辽宁等更多的省份陆续进入试点阶段，预计23年下半