摩根大通：中国风电——随风而动：运用AI识别风电股票机会

原标题：J P M O R G A N: Utilities and Environmental

摘要

摩根大通运用机器学习技术，利用风速等气象数据预测中国风电场的月度发电量，模型回测平均准确率约95%。报告聚焦龙源电力（916 HK），预测其2026年2月风电发电量约63亿千瓦时，同比增长约15%，与FY25有机容量增长约16%基本一致，因此预计2月数据发布后股价反应平淡。报告还展示了一种基于预测的交易策略：2019-2025年间，当预测发电量增速与滞后容量增速偏离超过5%时进行多空操作，年均绝对回报约11.0%。龙源电力当前股价7.72港元，目标价8.60港元，摩根大通维持增持（OW）评级。

主要观点

• 摩根大通利用机器学习模型，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，预测龙源电力国内月度发电量。
• 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发电量波动，进而影响股价。
• FY19-24年，龙源电力年度风电发电量增速与滞后容量增速较为接近（范围2.1%-15.5%），但月度增速波动剧烈（-19%至+51%）。
• FY25年，弃风率上升和风速偏低导致发电量增速（+4%）与容量增速（+16%）脱钩，但月度增速仍波动于-12.5%至+22.4%。
• 模型预测龙源电力2026年2月发电量约63亿千瓦时，经7.5%折扣调整（类似过去12个月平均预测偏差），同比增速约15%。
• 该折扣调整考虑了弃风率定义变化，而AI模型未纳入该因素。
• 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。
• 基于预测的交易策略：以5%为阈值，当预测发电量增速与滞后容量增速偏离>5%时做多，<-5%时做空，2019-2025年共执行59次交易，年均绝对回报约11.0%。
• 提高阈值可减少错误预测的异常事件，但可能错过实际异常；降低阈值则相反。
• FY21年8-9月交易表现不佳，因当时绿色电力交易政策讨论对股价影响更大。
• 2026年2月，宁夏、江苏、河南风速同比增幅最大（27.5%、17.7%、12.8%），龙源电力在上述省份装机分别为975MW、1339MW、224MW；天津、海南、广东风速同比降幅最大（-21.4%、-19.1%、-14.0%），装机分别为583MW、99MW、126MW。

论述逻辑

报告从风电发电量受容量和风速双重影响出发，指出月度风速波动导致发电量波动，进而影响股价。通过机器学习模型预测月度发电量，并与滞后容量增速比较，识别异常事件。当预测增速显著偏离容量增速时，市场可能对实际数据发布反应不足或过度，从而产生交易机会。回测显示该策略有效，年均回报约11%。当前龙源电力2月预测增速与容量增速接近，因此预计股价反应平淡。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出模型预测可用于每月发电量数据发布前后的交易。风险方面，报告提及绿色电力交易政策等非发电量因素可能主导股价，以及弃风率定义变化对模型的影响。

推荐标的

• 龙源电力（916 HK）：评级增持（OW），目标价8.60港元，当前股价7.72港元，上行空间约11%。理由：估值具有吸引力。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。