达摩院AI为风电场预测发电功率 准确率可提升20%
3月11日消息，据天下网商消息，今日，达摩院成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的AI算法，该算法可预报平原、山地、海岸等不同地形的风速，并预测该区域内风电场的发电量，为电网调度提供数据支撑，提升风电消纳率。在复杂的山地风电场中，使用达摩院AI预报的准确率可提升20%。目前该算法已服务国内多个风电场。
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据悉，国家能源局数据显示，仅2021年，全国风电发电量达到6526亿千瓦时，同比增长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，容易产生明显的局地小气候，常规天气预报无法准确反映出风电场所在区域的真实风速，从而造成发电功率预测准确率低下，电力系统不稳定等问题。
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报模型，模型融入了物理方程，使得预报结果满足物理约束，更接近真实情况;该模型还可高效提取地理空间特征，将天气预报精度提升至百米级，有效解决复杂地形风速差异大的问题，实现更为精确的风速和风功率预报。
据介绍，达摩院已和内蒙古东润能源公司展开合作，为国内多个风电场提供精细化气象服务。数据显示，在山地风电场中，达摩院AI的预测准确率提升明显，以湖南山区某风电场为例，过去该风电场在冬季风速预报均方根误差(RMSE)约为4.75，使用达摩院AI算法进行后，误差大幅降低至3.02，进而将风功率预报准确率提升20%以上。
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据了解，2020年9月，达摩院发布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数据等多源数据进行融合分析，目前，AI Earth相关技术已应用于水利部、国家气象中心、生态环境部等机构。
此前，阿里达摩院与江苏省气象台达成合作。双方将联合展开短临极端大风AI预报算法、三维雷达回波外推等技术的研究，解决极端大风预报准确率不高的难题，并进一步为大风灾害预警、新能源电力调度提供高效服务。
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