Alibaba Damo Academy a récemment publié son nouveau modèle météorologique à huit vues. Cela marque une percée majeure dans la technologie de prédiction météorologique et aura un impact profond sur de nombreux domaines, en particulier l'application dans de nouveaux systèmes d'énergie, ce qui montre sa puissante valeur pratique.
Aujourd'hui, l'Alibaba Damo Academy a tenu une conférence de lancement de produit intelligent décisionnel à Pékin et a officiellement lancé le modèle météorologique des huit vues. Sur la base du modèle météorologique global, ce modèle combine des données multi-sources régionales et peut atteindre une précision temporelle et spatiale maximale de 1 km x 1 km et 1 heure.
Cet outil de prédiction météorologique innovant a considérablement amélioré les performances de prédiction des indicateurs météorologiques clés tels que la température, le rayonnement et la vitesse du vent. Charge de puissance de la nouvelle énergie.
Le laboratoire de décision intelligente de l'Académie Damo a construit un modèle régional de prévision météorologique de haute précision basé sur son propre modèle météorologique mondial. Ce modèle améliore la finesse et la précision des résultats des prévisions en intégrant les données de la station locale, la vivacité météorologique, les images radar, les images satellites et le terrain open source et d'autres données, et peuvent obtenir une mise à jour horaire des prévisions météorologiques de 1 km.
Le modèle Big Meteorological Huit View fournit de meilleurs paramètres d'initialisation grâce à des structures autoencoder pré-formation et à double MAE, permettant à l'apprentissage des représentations de caractéristiques robustes cachées sous des données météorologiques élevées. Avec le nombre croissant de nouvelles installations énergétiques et de connexions de réseau, l'importance des prévisions météorologiques précises dans l'industrie de l'énergie devient de plus en plus importante. Les conditions météorologiques affecteront directement la sortie de la production photovoltaïque et éolienne, et affecteront également la demande d'électricité des résidents.
Les données de fonctionnement réelles montrent que la précision de prédiction du modèle météorologique Baguan a augmenté de 40%, 27%, 24% et 11,8% respectivement par rapport aux prévisions météorologiques traditionnelles en termes d'irradiance régionale, de vitesse du vent, de volume et de température des nuages. De plus, le modèle météorologique de Baguan continuera d'améliorer les performances à l'avenir pour les indicateurs météorologiques clés tels que la couverture nuageuse et les précipitations, et s'efforcer de fournir un soutien à la prise de décision pour plus de scénarios tels que l'avertissement précoce de l'aviation, la production agricole, les événements sportifs, etc. .
Points clés:
Le modèle météorologique à huit vues lancé par l'Académie Ali Damo atteint des prédictions météorologiques de haute précision de 1 km x 1 km et 1 heure.
Ce modèle améliore considérablement la précision de prédiction de la puissance et de la charge d'énergie de la nouvelle énergie, atteignant plus de 96% et plus de 98% respectivement.
La précision de prédiction des indicateurs météorologiques du modèle météorologique Baguan a été considérablement améliorée dans de nombreux domaines, fournissant un soutien important aux systèmes électriques et à d'autres industries.
La prédiction précise du modèle météorologique Baguan non seulement apporte des améliorations d'efficacité significatives au nouveau système d'énergie énergétique, mais fournit également un support de données météorologique plus fiable pour d'autres industries. À l'avenir, avec l'optimisation continue du modèle et l'expansion des scénarios d'application, il contribuera une plus grande force au développement social et économique.