Alibaba Damo Academy недавно выпустила свою недавно разработанную восьми видовой метеорологической модели. Это знаменует собой серьезный прорыв в технологии метеорологического прогнозирования и окажет глубокое влияние на многие области, особенно применение в новых энергетических системах, которое показывает ее мощную практическую ценность.
Сегодня Академия Alibaba Damo провела конференцию по запуску интеллектуальных продуктов в Пекине и официально запустила метеорологическую модель Eight View. Основываясь на глобальной метеорологической модели, эта модель объединяет региональные данные с несколькими источниками и может достичь максимальной временной и пространственной точности 1 км x 1 км и 1 час.
Этот инновационный инструмент метеорологического прогноза значительно улучшил производительность прогнозирования ключевых метеорологических показателей, таких как температура, излучение и скорость ветра, он был успешно реализован в новой системе энергетики с высокой доли новой энергии, что значительно улучшило мощность производства электроэнергии и Нагрузка на новую энергию.
Решение интеллектуальной лаборатории академии DAMO построила региональную модель с высоким уровнем прогноза погоды, основанную на своей собственной глобальной метеорологической модели. Эта модель повышает мелкозернистую и точность результатов прогноза путем интеграции данных локальной станции, метеорологической жизни, радиолокационных изображений, спутниковых изображений и местности с открытым исходным кодом и других данных, а также может достичь почасового обновления метеорологического прогноза 1 км.
Восемь видовой метеорологической большой модели обеспечивает лучшие параметры инициализации посредством предварительного обучения и маскирования двух маскировки MAE, что позволяет устойчивому обучению надежных представлений о функциях, скрытых при высоких колебаниях данных о погоде. С растущим числом новых энергетических установок и сетевых соединений, важность точных прогнозов погоды в энергетической отрасли становится все более заметной. Метеорологические условия будут напрямую влиять на выход фотоэлектрической и ветровой энергии, а также влияют на потребность в электроэнергии жителей.
Фактические данные о эксплуатации показывают, что точность прогнозирования метеорологической модели багюра увеличилась на 40%, 27%, 24% и 11,8% соответственно по сравнению с основными прогнозами погоды с точки зрения регионального излучения, скорости ветра, объема облака и температуры. Кроме того, метеорологическая модель багюн будет продолжать повысить производительность в будущем для ключевых метеорологических показателей, таких как облачный покров и осадки, и стремиться обеспечить поддержку принятия решений для большего количества сценариев, таких как раннее предупреждение авиации, сельскохозяйственное производство, спортивные мероприятия и т. Д. Полем
Ключевые моменты:
Метеорологическая модель из восьми видов, выпущенная академией Али Дамо, достигает высоких метеорологических прогнозов 1 км х 1 км и 1 час.
Эта модель значительно повышает точность прогнозирования новой энергии энергии и энергосбережения, достигая более 96% и более 98% соответственно.
Точность прогнозирования метеорологических показателей метеорологической модели багюана была значительно улучшена во многих областях, обеспечивая важную поддержку энергетическим системам и другим отраслям.
Точное прогнозирование метеорологической модели багюана не только обеспечивает значительное повышение эффективности для новой энергетической системы, но также обеспечивает более надежную поддержку метеорологических данных для других отраслей. В будущем, с непрерывной оптимизацией модели и расширением сценариев применения, это будет способствовать большей силе социальному и экономическому развитию.