3月11日，阿里達摩院成功研發(fā)可精準預測風電場風速及發(fā)電功率的AI算法，該算法可預報平原、山地、海岸等不同地形的風速，并預測該區(qū)域內(nèi)風電場的發(fā)電量，為電網(wǎng)調(diào)度提供數(shù)據(jù)支撐，提升風電消納率。
在復雜的山地風電場中，使用達摩院AI預報的準確率可提升20%。目前該算法已服務國內(nèi)多個風電場。
風電是發(fā)展最快的可再生能源之一，國家能源局數(shù)據(jù)顯示，僅2021年，全國風電發(fā)電量達到6526億千瓦時，同比增長40.5%。
然而，風具有隨機性和間歇性特點，尤其是山地風電場受山谷風的局地環(huán)流影響，容易產(chǎn)生明顯的局地小氣候，常規(guī)天氣預報無法準確反映出風電場所在區(qū)域的真實風速，從而造成發(fā)電功率預測準確率低下，電力系統(tǒng)不穩(wěn)定等問題。
針對該問題，達摩院研AI Earth團隊發(fā)研發(fā)了高精度網(wǎng)格氣象與功率預報模型，模型融入了物理方程，使得預報結(jié)果滿足物理約束，更接近真實情況；該模型還可高效提取地理空間特征，將天氣預報精度提升至百米級，有效解決復雜地形風速差異大的問題，實現(xiàn)更為精確的風速和風功率預報。
據(jù)介紹，達摩院已和內(nèi)蒙古東潤能源公司展開合作，為國內(nèi)多個風電場提供精細化氣象服務。數(shù)據(jù)顯示，在山地風電場中，達摩院AI的預測準確率提升明顯，以湖南山區(qū)某風電場為例，過去該風電場在冬季風速預報均方根誤差（RMSE）約為4.75，使用達摩院AI算法進行后，誤差大幅降低至3.02，進而將風功率預報準確率提升20%以上。
相比傳統(tǒng)方法，達摩院算法預測結(jié)果與真實情況更接近
達摩院AI Earth團隊負責人李昊表示：“我們無法改變風的多變性特點，但結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)值模式的AI可以高效地捕捉到其中的變化，幫助新能源行業(yè)掌握「馭風之術(shù)」。”
2020年9月，達摩院發(fā)布AI Earth平臺，可對衛(wèi)星影像、無人機影像、實時視頻流、氣象數(shù)據(jù)、IoT數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)進行融合分析，目前，AI Earth相關(guān)技術(shù)已應用于水利部、國家氣象中心、生態(tài)環(huán)境部等機構(gòu)。
來源：快科技
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