报告行业投资评级 - 对中国风电运营商维持积极看法，首选龙源电力（916 HK），给予“增持”评级；对大唐新能源（1798 HK）维持“中性”评级 [28] 报告的核心观点 - 运用机器学习技术，结合风速数据、装机容量和限电率等指标，构建预测模型，预测中国风电场月度发电量，模型平均准确率约95% [1][5][19] - 月度风速波动会导致股价波动，准确的发电量预测能在发电量统计数据发布前创造交易机会 [1][9][14] - 以龙源电力为例，若以5%为阈值进行交易，2019 - 2024年的52笔交易平均绝对年回报率约8.5% [15] - 预计龙源电力6月风电发电量同比增长约19%，超过约10%的有机装机容量增长，预计其6月数据发布后股价将有积极反应 [1][4][6] 根据相关目录分别进行总结 预测模型构建 - 运用机器学习技术，以全国约400个气象站的风速数据、装机容量和自2014年以来的限电率为输入，构建龙源电力国内月度发电量预测模型 [5] - 对龙源电力位于南非和加拿大的1.5%风电组合，使用简单时间序列模型进行预测，虽该部分预测准确性较低，但对整体准确性影响不大 [6] 月度风速波动影响 - 从长期看，风电场运营商发电量取决于装机容量和可用风能，但月度风速波动会导致股价波动 [9] - 如2021财年，龙源电力风电发电量同比增长14%，与上一财年约11%的装机容量增长基本同步，但月度发电量增长在 - 7%至 + 51%之间波动；2024财年，受风速疲软和行业限电问题影响，发电量下降2%，但月度发电量增长在 - 19.4%至 + 28.6%之间波动 [9] 交易策略示例 - 投资者可根据预测评估即将发布的月度发电量是否为异常事件，若发电量增长可能显著高于装机容量增长则做多股票，反之则做空 [15] - 以龙源电力为例，2019 - 2024年以5%为阈值进行交易，有52笔交易，平均绝对年回报率约8.5%；选择更高阈值可降低波动性，但可能错过实际异常事件，反之亦然 [15] 6月风速情况 - 6月海南、湖北和浙江风速同比增幅最大，分别为29.0%、18.0%和17.8%，截至2024年底，龙源电力在这些地区的风电装机容量分别为99MW、94MW和228MW [24] - 辽宁、西藏和黑龙江风速同比降幅最大，分别为6.9%、6.3%和6.1%，截至2024年底，龙源电力在这些地区的风电装机容量分别为1490MW、8MW和1696MW [25] 公司分析 龙源电力 - 投资论点：是中国最大、最成熟的风电场运营商，受益于中国碳中和发展带来的装机容量增长，且平价上网项目占比上升 [29] - 估值：2025年12月目标价7.2港元，基于0.75倍的目标市净率（较历史平均1.3倍低1.5倍标准差）和考虑了重新发电减值风险后的2025财年调整后账面价值 [30] 大唐新能源 - 投资论点：是大唐集团可再生能源资产的上市平台，截至2023年底，合并装机容量15.4GW，其中超过85%为风电，预计在“十四五”期间加速发展，但未来14个月可见催化剂有限 [33] - 估值：2026年6月目标价2.0港元，基于0.6倍的目标市净率和考虑了重新发电减值风险后的2025财年调整后账面价值 [34]