摩根大通：亚太公用事业与可再生能源：中国风电——随风而动：运用AI识别风电股票机会：3月风电发电量增长低于装机增长
摘要公开阅读；PDF 仅限有效会员阅读与下载，所有会员权限相同。 邮件登录
摘要
摩根大通运用机器学习技术，利用风速等数据预测中国风电场月度发电量，模型平均准确率约95%。报告聚焦龙源电力（916 HK），预测其2026年3月风电发电量约60亿千瓦时，同比下降约8%，低于约6%的有机装机增长，预计数据发布后股价将承压。报告维持龙源电力“超配”评级，目标价8.60港元。此外，报告展示了基于预测的做多/做空交易策略，2019-2025年间若以5%为阈值，年均绝对回报约11.0%。报告还分析了3月各省风速情况，指出云南、海南、福建风速较强，而天津、辽宁、河北风速较弱。
主要观点
- 摩根大通运用机器学习技术，以全国约400个气象站的风速数据、装机容量和弃风率为输入，构建龙源电力国内月度发电量预测模型。
- 模型预测龙源电力2026年3月风电发电量约60亿千瓦时（应用7.5%折扣因子，接近过去12个月平均预测偏差），同比下降约8%，低于约6%的有机装机增长。
- 报告预计龙源电力3月数据发布后股价将出现负面反应。
- 长期来看，风电运营商发电量应趋近于可用风资源和装机容量，但月度风速波动导致股价波动。例如，龙源电力FY21全年发电量同比增长14%，但月度增速区间为-7%至+51%；FY25全年发电量仅增4%，月度增速区间为-12.5%至+22.4%。
- 投资者可利用预测评估月度发电量发布是否为异常事件：当预测发电量增长显著高于装机增长时做多，反之做空。
- 以5%为阈值（预测发电量增速与装机增速偏差>5%视为异常），2019-2025年间共产生59笔交易，年均绝对回报约11.0%。
- 选择更高阈值可减少错误预测的异常事件，但可能错过实际异常；更低阈值则相反。
- FY21年8月/9月数据发布时交易策略效果不佳，因当时绿色电力交易政策讨论对股价影响更大。
- 模型对龙源电力国内组合的整体MAPE（平均绝对百分比误差）为5%，即平均准确率约95%。
- 龙源电力约1.5%的风电资产位于南非和加拿大，采用简单时间序列模型预测，准确率较低但整体影响有限。
- 3月风速方面，云南、海南、福建同比增速最强（分别为3.3%、2.7%、-1.3%），龙源电力在上述省份装机分别为1440MW、99MW、1053MW；天津、辽宁、河北同比降幅最大（-37.4%、-28.9%、-26.6%），装机分别为582MW、1640MW、1851MW。
论述逻辑
报告首先指出月度风速波动导致风电运营商股价波动，因此准确预测月度发电量可创造交易机会。接着，报告介绍其机器学习模型，利用历史风速、装机容量和弃风率数据，对龙源电力国内组合进行预测，平均准确率约95%。然后，报告应用模型预测3月发电量，得出同比下降约8%的结论，并预计股价负面反应。最后，报告通过回测展示基于预测的做多/做空策略在2019-2025年间可实现年均约11%的绝对回报，并分析了3月各省风速对龙源电力区域装机的影响。
关键展望
报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出龙源电力3月数据发布后股价可能负面反应。报告维持龙源电力“超配”评级，目标价8.60港元。风险方面，报告提及弃风率上升和风速偏低导致FY25发电量增速与装机增速脱钩，以及绿色电力交易政策等非发电量因素可能影响股价。
推荐标的
- 龙源电力（916 HK）：评级“超配”（OW），目标价8.60港元，当前股价7.04港元，潜在上涨空间22%。理由：估值具有吸引力。
关键图表
Figure 1: Schematic of our modeling approach
Figure 2: Longyuan's FY24 monthly power generation growth %
Figure 3: Longyuan's FY25 monthly power generation growth %
Table 1: Examples of a trading strategy using our Longyuan prediction with a 5% threshold (2019-2025)
Figure 4: Prediction vs. actual for Longyuan Power (January 2014 to March 2026)
Table 2: Longyuan wind power portfolio in Mainland China and March wind speeds