风电作为可再生能源，在国家可持续发展能源战略的支持下，有着重要的地位。风电功率预测主要是利用天气预报模型对风电功率的未来变化情况进行预测，是风电发电过程中的关键性技术。
一般来说，风电功率预测误差是由天气预报中对风力估计精度不高引起的。研究表明，同一地点风速驰豫误差(RMSE)，通常在-3m / s至7m / s之间。高精度天气预报数据可以有效减少误差。利用统计预报方法及不确定性建模方法，也可有效提高风电功率预测的准确度。
当前，采用最新技术的风电功率预测误差可以控制在5%以内。例如，采用多源信息融合的技术，实现空时分辨率预测技术可以控制到2.2%，采用数据逐渐学习的技术可达3.2%，采用机器学习和深度传感技术可以达到3.45%，采用气象模式融合预测技术可以达到4%左右。
因此，无论是采用传统的技术还是采用最新的技术，风电功率预测误差都可以控制在一定范围内，进一步提高风电发电的效益。
