3月11日，达摩院乐成研发可精准展望风电场风速及发电功率的AI算法，该算法可预告平原、山地、海岸等差异地形的风速，并展望该区域内风电场的发电量，为电网调剂提供数据支持，提升风电消纳率。
在庞大的山地风电场中，使用达摩院AI预告的准确率可提升20%。现在该算法已服务海内多个风电场。
风电是生长最快的可再生能源之一，国家能源局数据显示，仅2021年，天下风电发电量到达6526亿千瓦时，同比增进40.5%。
然而，风具有随机性和间歇性特点，尤其是山地风电场受山谷风的局地环流影响，容易发生显著的局地小天气，通例天气预告无法准确反映出风电场所在区域的真实风速，从而造成发电功率展望准确率低下，电力系统不稳固等问题。
针对该问题，达摩院研AI Earth团队发研发了高精度网格气象与功率预告模子，模子融入了物理方程，使得预告效果知足物理约束，更靠近真真相形；该模子还可高效提取地理空间特征，将天气预告精度提升至百米级，有用解决庞大地形风速差异大的问题，实现更为准确的风速和风功率预告。
据先容，达摩院已和内蒙古东润能源公司睁开互助，为海内多个风电场提供细腻化气象服务。数据显示，在山地风电场中，达摩院AI的展望准确率提升显著，以湖南山区某风电场为例，已往该风电场在冬季风速预告均方根误差（RMSE）约为4.75，使用达摩院AI算法举行后，误差大幅降低至3.02，进而将风功率预告准确率提升20%以上。
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相比传统方式，达摩院算法展望效果与真真相形更靠近
达摩院AI Earth团队认真人李昊示意：“我们无法改变风的多变性特点，但连系传统数值模式的AI可以高效地捕捉到其中的转变，辅助新能源行业掌握「驭风之术」。”
2020年9月，达摩院宣布AI Earth平台，可对卫星影像、无人机影像、实时视频流、气象数据、IoT数据等多源数据举行融合剖析，现在，AI Earth相关手艺已应用于水利部、国家气象中央、生态环境部等机构。
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