풍력발전량 예측 부문에서 컴퓨팅 활용이 확대되고 있다. 부정확한 풍력발전 예측은 전력회사들의 발전소 가동 계획에 혼란을 주며, 잘못된 예측으로 발전기의 가동중단, 재가동 등의 운영비용이 증대되기도한다. 기존의 예측 방식은 오차가 심해 이러한 문제들이 자주 나타났으며 보통 20%에서 심하면 50%까지 차이가 났다. 예측의 정확도를 높이는 일은 출력이 간헐적인 재생에너지의 활용도를 높이는 중요한 과제이다.
풍력터빈 자체의 지능화뿐만 아니라 풍력발전량 예측 부문에서도 컴퓨팅 활용이 확대되고 있다. 전력회사들은 특정일에 어떤 발전소가 가동될 것인지를 앞서 결정한다. 부정확한 풍력발전 예측은 이 계획을 세우는 데 문제를 일으킨다. 따라서 전력회사들은 풍력발전의 간헐성에 대비하여 백업용 발전소를 준비하고 있어야 한다. 또 다른 문제점으로는 풍력발전용량이 많아 기저부하 발전소 가동이 필요 없을 때에도 잘못된 예측 때문에 전력회사들은 기저부하 발전소 가동중단을 결정하기 어려워진다. 기저부하 발전소들은 가동을 중지하고 재가동하는 데 비용과 시간이 많이 든다는 문제점이 있다. 만약 기저부하 발전소 가동을 중지하였는데 풍력발전량이 예상보다 줄어들었을 때, 전력회사는 응동력이 높지만 운영비용이 높은 발전소를 가동해야 하거나 높은 가격의 현물 시장에서 전기를 구매해야 한다. 다른 한편으로 전력회사가 기저부하 발전소를 계속 가동하게 된다면, 전력회사는 풍력 발전단지에서 일부 풍력터빈 회전을 잠금으로써 풍력발전량을 줄여야 할 것이다. 이러한 경우 전력회사는 두 가지 차원에서 손실을 입게 된다. 먼저 전력회사는 기저부하 발전기가 실제 필요 없을 때에도 기저부하 발전기 가동에 소요되는 연료비용을 지불해야 한다. 그리고 풍력 발전단지 운영자와의 계약 하에서 전력회사가 사용하지 않는 풍력 전기에 대해서도 비용을 지불해야 한다. 기존 예측방식은 오차가 심해 이러한 문제들이 자주 나타났다. 보통 예측한 발전량과 실제 발전량이 20% 정도 차이가 나며, 때로 50% 차이가 날 때도 있다. 이러한 예측의 정확도를 높이는 일은 출력이 간헐적인 재생에너지의 활용도를 높이는 중요한 과제이다(Bullis, 2013; GTnet, 2013).