Alibaba Damo Academy lançou um modelo meteorológico de oito visualizações em grande escala. Este modelo é baseado no modelo meteorológico global e integra dados regionais de múltiplas fontes. A precisão espacial e temporal atinge surpreendentes 1 km × 1 km e 1 hora. Isto marca um novo marco na tecnologia de previsão meteorológica e terá um impacto profundo nos novos sistemas de energia, na produção agrícola, no alerta precoce da aviação e em outros campos. O editor de Downcodes lhe dará uma compreensão profunda das poderosas funções e perspectivas de aplicação desta ferramenta avançada de previsão do tempo.
Hoje, a Alibaba Damo Academy realizou uma conferência de lançamento de produtos de inteligência para tomada de decisões em Pequim e lançou oficialmente o modelo meteorológico de oito visualizações. Este modelo é baseado no modelo meteorológico global e combina dados regionais de múltiplas fontes para atingir uma precisão espaço-temporal máxima de 1 km × 1 km e 1 hora.
Esta ferramenta inovadora de previsão meteorológica melhorou muito o desempenho de previsão dos principais indicadores meteorológicos, como temperatura, irradiação e velocidade do vento. Foi implementada com sucesso em novos sistemas de energia com uma alta proporção de energia nova e melhorou significativamente a eficiência de novos. geração de energia e carga elétrica as taxas de precisão da previsão atingiram mais de 96% e 98%, respectivamente.
O laboratório de inteligência para tomada de decisões da DAMO Academy usou anos de acumulação de tecnologia para construir um modelo regional de previsão do tempo de alta precisão baseado em um modelo meteorológico global autodesenvolvido. Este modelo melhora a granularidade e a precisão dos resultados da previsão, integrando dados de estações locais, condições meteorológicas ao vivo, imagens de radar, imagens de satélite e terreno de código aberto, e pode obter previsões meteorológicas de grade de 1 quilômetro atualizadas de hora em hora.
O grande modelo meteorológico Baguan fornece melhores parâmetros de inicialização por meio de pré-treinamento e estruturas duplas de autoencoder mascaradas MAE, para que possa aprender representação robusta de recursos ocultos sob dados meteorológicos de alta flutuação. Com o aumento contínuo de novas instalações de energia e ligações à rede, a importância de previsões meteorológicas precisas na indústria energética tornou-se cada vez mais proeminente. As condições meteorológicas afectarão directamente a produção de energia fotovoltaica e eólica, bem como a procura de electricidade dos residentes.
Os dados operacionais reais mostram que a precisão da previsão do modelo meteorológico de Baguan aumentou 40%, 27%, 24% e 11,8%, respectivamente, em termos de irradiância regional, velocidade do vento, cobertura de nuvens e temperatura, em comparação com as previsões meteorológicas convencionais. Além disso, o modelo meteorológico de Baguan continuará a melhorar o seu desempenho em indicadores meteorológicos chave, como cobertura de nuvens e precipitação no futuro, esforçando-se por fornecer apoio à decisão para mais cenários, como alerta de aviação, produção agrícola e eventos desportivos.
O lançamento do modelo meteorológico de oito visualizações demonstra a forte força técnica da Alibaba Damo Academy no campo da previsão do tempo e fornece serviços de previsão do tempo mais precisos e confiáveis para todas as esferas da vida. Vale a pena esperar pelo desenvolvimento futuro! O editor do Downcodes continuará atento ao seu progresso subsequente.