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阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布八觀氣象大模型
來源:中國日?qǐng)?bào)網(wǎng)  作者: 佚名 2024-11-07 08:51:21
11月6日,阿里巴巴達(dá)摩院(湖畔實(shí)驗(yàn)室)在北京舉行決策智能產(chǎn)品發(fā)布會(huì),正式發(fā)布八觀氣象大模型,在全球氣象模型基礎(chǔ)上引入?yún)^(qū)域多源數(shù)據(jù),時(shí)空精度最高可達(dá)1公里*1公里*1小時(shí)。

11月6日,阿里巴巴達(dá)摩院(湖畔實(shí)驗(yàn)室)在北京舉行決策智能產(chǎn)品發(fā)布會(huì),正式發(fā)布八觀氣象大模型,在全球氣象模型基礎(chǔ)上引入?yún)^(qū)域多源數(shù)據(jù),時(shí)空精度最高可達(dá)1公里*1公里*1小時(shí)。通過大幅提升對(duì)溫度、輻照、風(fēng)速等關(guān)鍵氣象指標(biāo)的預(yù)測性能,八觀氣象大模型率先落地新能源占比高的新型電力系統(tǒng),助力國網(wǎng)山東電力調(diào)控中心成功預(yù)測了多次極端天氣,新能源發(fā)電功率、電力負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率分別提升至96%和98%以上。

傳統(tǒng)上,氣象學(xué)家們根據(jù)物理規(guī)律,將大氣運(yùn)動(dòng)變化編寫成一系列數(shù)學(xué)物理方程再進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,耗費(fèi)大量算力資源,且受到物理模型的瓶頸制約,難以快速、高效地滿足各行業(yè)不同準(zhǔn)確率、分辨率的天氣預(yù)需求。世界氣象組織(WMO)今年發(fā)布的報(bào)告指出,AI正在徹底改變天氣預(yù)報(bào),并能使其更快、更便宜、更易獲取利用。

達(dá)摩院決策智能實(shí)驗(yàn)室基于在數(shù)學(xué)建模、時(shí)序預(yù)測、可解釋AI等領(lǐng)域多年的技術(shù)積累,以自研的全球氣象大模型為底座模型,構(gòu)建區(qū)域高精度天氣預(yù)報(bào)模型。通過融合當(dāng)?shù)氐膱稣緮?shù)據(jù)、氣象實(shí)況、雷達(dá)圖像、衛(wèi)星圖像、開源地形等多源多模態(tài)數(shù)據(jù),增強(qiáng)預(yù)報(bào)結(jié)果細(xì)粒度和準(zhǔn)確度,可實(shí)現(xiàn)逐小時(shí)1公里網(wǎng)格的氣象預(yù)報(bào)更新。

該“全球-區(qū)域”協(xié)同預(yù)測的氣象大模型正式命名為“八觀”,意為“八方洞察,觀測萬象”。據(jù)介紹,八觀氣象大模型通過預(yù)訓(xùn)練和孿生MAE掩蔽自編碼器結(jié)構(gòu),提供更好的初始化參數(shù),學(xué)習(xí)隱藏在高波動(dòng)的天氣數(shù)據(jù)下的魯棒特征表示,實(shí)現(xiàn)對(duì)天氣的精準(zhǔn)把握。

隨著近年來新能源裝機(jī)與并網(wǎng)不斷攀升,高頻更新的精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)在電力行業(yè)意義凸顯。氣象在發(fā)電側(cè)影響光伏、風(fēng)力的出力,在用電側(cè)影響著居民用電。基于氣象大模型,提升對(duì)下游新能源發(fā)電功率和用電負(fù)荷的預(yù)測能力,有助于促進(jìn)綠電消納、保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。為此,八觀氣象大模型針對(duì)部分新能源專用氣象指標(biāo),進(jìn)一步提升性能,達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。

今年夏季,全國平均氣溫為1961年以來歷史同期最高,降水偏多,華北等地更是出現(xiàn)“旱澇急轉(zhuǎn)”。在電力系統(tǒng)平穩(wěn)應(yīng)對(duì)劇烈天氣變化的背后,就有“AI軍師”的一份貢獻(xiàn)。據(jù)國網(wǎng)山東省電力公司電力調(diào)度控制中心介紹,今年8月25日至8月28日,受降水影響,山東省氣溫出現(xiàn)大幅度變化,3日內(nèi)用電負(fù)荷總量下降20%,八觀氣象大模型通過構(gòu)筑每小時(shí)更新一次的高精度區(qū)域天氣預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò),及時(shí)捕捉到溫度變化,推動(dòng)下游新能源發(fā)電功率、電力負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率分別提升至96.5%和98.1%,有效幫助電力系統(tǒng)作出及時(shí)、準(zhǔn)確的調(diào)度決策。

據(jù)悉,八觀氣象大模型在提供通用模型能力的基礎(chǔ)上,還將針對(duì)云量、降水等關(guān)鍵指標(biāo)不斷提升性能,有望為航空預(yù)警、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、體育賽事籌備等更多場景提供決策依據(jù)。

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編輯:劉婧
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