達摩院AI為風(fēng)電場預(yù)測發(fā)電功率，準確率可提升20%

　　3月11日，達摩院成功研發(fā)可精準預(yù)測風(fēng)電場風(fēng)速及發(fā)電功率的AI算法，該算法可預(yù)報平原、山地、海岸等不同地形的風(fēng)速，并預(yù)測該區(qū)域內(nèi)風(fēng)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(fēng)電消納率。在復(fù)雜的山地風(fēng)電場中，使用達摩院AI預(yù)報的準確率可提升20%。目前該算法已服務(wù)國內(nèi)多個風(fēng)電場。

　　風(fēng)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(fēng)電發(fā)電量達到6526億千瓦時，同比增長40.5%。然而，風(fēng)具有隨機性和間歇性特點，尤其是山地風(fēng)電場受山谷風(fēng)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(yù)報無法準確反映出風(fēng)電場所在區(qū)域的真實風(fēng)速，從而造成發(fā)電功率預(yù)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(yù)報模型，模型融入了物理方程，使得預(yù)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(yù)報精度提升至百米級，有效解決復(fù)雜地形風(fēng)速差異大的問題，實現(xiàn)更為精確的風(fēng)速和風(fēng)功率預(yù)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(fēng)電場提供精細化氣象服務(wù)。數(shù)據(jù)顯示，在山地風(fēng)電場中，達摩院AI的預(yù)測準確率提升明顯，以湖南山區(qū)某風(fēng)電場為例，過去該風(fēng)電場在冬季風(fēng)速預(yù)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(fēng)功率預(yù)報準確率提升20%以上。

相比傳統(tǒng)方法，達摩院算法預(yù)測結(jié)果與真實情況更接近

　　達摩院AI Earth團隊負責(zé)人李昊表示：“我們無法改變風(fēng)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(fēng)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(yīng)用于水利部、國家氣象中心、生態(tài)環(huán)境部等機構(gòu)。

　　轉(zhuǎn)自：C114通信網(wǎng)

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