Alibaba Damo Academy выпустила крупномасштабную метеорологическую модель с восемью представлениями. Эта модель основана на глобальной метеорологической модели и объединяет региональные данные из нескольких источников. Пространственная и временная точность достигает поразительной 1 км × 1 км и 1 час. Это знаменует собой новую веху в технологии прогнозирования погоды и окажет глубокое влияние на новые энергосистемы, сельскохозяйственное производство, раннее предупреждение авиации и другие области. Редактор Downcodes даст вам глубокое понимание мощных функций и перспектив применения этого передового инструмента прогнозирования погоды.
Сегодня Академия Alibaba Damo провела конференцию по запуску интеллектуального продукта для принятия решений в Пекине и официально представила метеорологическую модель с восемью представлениями. Эта модель основана на глобальной метеорологической модели и объединяет региональные данные из нескольких источников для достижения максимальной пространственно-временной точности 1 км × 1 км и 1 час.
Этот инновационный инструмент метеорологического прогнозирования значительно улучшил эффективность прогнозирования ключевых метеорологических показателей, таких как температура, радиация и скорость ветра. Он был успешно внедрен в новые энергосистемы с высокой долей новой энергии и значительно повысил эффективность новых. Производство электроэнергии и электрическая нагрузка. Точность прогнозирования составила более 96% и 98% соответственно.
Лаборатория принятия решений Академии ДАМО использовала годы накопления технологий для создания региональной модели высокоточного прогноза погоды на основе самостоятельно разработанной глобальной метеорологической модели. Эта модель повышает детализацию и точность результатов прогнозов за счет интеграции данных местных станций, текущих метеорологических условий, радиолокационных изображений, спутниковых изображений и местности из открытых источников, а также позволяет получать ежечасно обновляемые прогнозы погоды с сеткой в 1 километр.
Большая метеорологическая модель Багуана обеспечивает лучшие параметры инициализации за счет предварительного обучения и двойных структур автоэнкодера с маской MAE, что позволяет ей изучать надежное представление функций, скрытое под сильными колебаниями погодных данных. С постоянным увеличением количества новых энергетических установок и подключений к сетям важность точных прогнозов погоды в энергетике становится все более заметной. Метеорологические условия будут напрямую влиять на выработку фотоэлектрической и ветровой энергии, а также на спрос жителей на электроэнергию.
Фактические эксплуатационные данные показывают, что точность прогнозирования метеорологической модели Багуана увеличилась на 40%, 27%, 24% и 11,8% соответственно с точки зрения региональной освещенности, скорости ветра, облачности и температуры по сравнению с основными прогнозами погоды. Кроме того, метеорологическая модель Багуана в будущем продолжит улучшать свои характеристики по ключевым метеорологическим показателям, таким как облачность и осадки, стремясь обеспечить поддержку принятия решений для большего количества сценариев, таких как авиационные предупреждения, сельскохозяйственное производство и спортивные мероприятия.
Запуск метеорологической модели с восемью представлениями демонстрирует сильную техническую мощь Академии Alibaba Damo в области прогнозирования погоды и предоставляет более точные и надежные услуги по прогнозированию погоды для всех слоев общества. Будущего развития стоит ожидать! Редактор Downcodes продолжит следить за его дальнейшим развитием.