Alibaba Damo Academyは最近、世界的に開発された8つのビュー気象モデルをリリースしました。このモデルは、地域のマルチソースデータを統合して、前例のない時間と空間の精度を達成します。これは、気象予測技術の主要なブレークスルーであり、多くの分野、特にその強力な実用的価値を示す新しいエネルギー電力システムのアプリケーションに大きな影響を与えるでしょう。
本日、Alibaba Damo Academyは、北京で意思決定のインテリジェント製品発売会議を開催し、8つのビュー気象モデルを正式に立ち上げました。グローバルな気象モデルに基づいて、このモデルは地域のマルチソースデータを組み合わせており、1 km x 1 kmと1時間の最大時間的および空間精度を達成できます。
この革新的な気象予測ツールは、温度、放射線、風速などの主要な気象指標の予測性能を大幅に改善しました。予測精度はそれぞれ96％以上に達しました。
Damo Academyの意思決定は、独自のグローバルな気象モデルに基づいて、地域の高精度の天気予報モデルを構築しました。このモデルは、ローカルステーションのデータ、気象の活性、レーダー画像、衛星画像、オープンソースの地形およびその他のデータを統合することにより、予測結果の微粒と精度を高め、1kmの気象予測の1時間ごとの更新を実現できます。
8つのビュー気象ビッグモデルは、トレーニング前およびツインメイマスキングオートエンコーダー構造を通じてより良い初期化パラメーターを提供し、高い変動する気象データの下に隠された堅牢な特徴表現を学習できます。新しいエネルギーの設置とグリッド接続の数が増えているため、電力産業における正確な気象予測の重要性はますます顕著になっています。気象条件は、太陽光発電と風力発電の生産量に直接影響し、住民の電力需要にも影響します。
実際の操作データは、バグアン気象モデルの予測精度が、地域の放射照度、風速、雲量、温度の点での主流の気象予測と比較して、それぞれ40％、27％、24％、および11.8％増加したことを示しています。さらに、Baguan気象モデルは、雲の覆いや降水などの重要な気象指標の将来のパフォーマンスを改善し続け、航空の早期警告、農業生産、スポーツイベントなど、より多くのシナリオに意思決定サポートを提供するよう努めています。 。
キーポイント：
アリダモアカデミーによって開始された8視の気象モデルは、1 km x 1 kmと1時間の高精度の気象予測を達成しています。
このモデルは、新しいエネルギーの発電力と電力負荷の予測精度を大幅に改善し、それぞれ96％以上および98％以上に達します。
バグアン気象モデルの気象指標の予測精度は、多くの分野で大幅に改善されており、電力システムや他の産業に重要なサポートを提供しています。
Baguan気象モデルの正確な予測は、新しいエネルギー電力システムに大幅な効率改善をもたらすだけでなく、他の産業により信頼性の高い気象データサポートを提供します。将来的には、モデルの継続的な最適化とアプリケーションシナリオの拡大により、社会的および経済発展に大きな強みを与えます。