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達摩院AI為風電場預測發電功率,準確率可提升20%

速途網3月11日消息(報道:李楠)今日,達摩院成功研發可精準預測風電場風速及發電功率的AI算法,該算法可預報平原、山地、海岸等不同地形的風速,并預測該區域內風電場的發電量,為電網調度提供數據支撐,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多個風電場。

風電場外景

風電是發展最快的可再生能源之一,國家能源局數據顯示,僅2021年,全國風電發電量達到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流影響,容易產生明顯的局地小氣候,常規天氣預報無法準確反映出風電場所在區域的真實風速,從而造成發電功率預測準確率低下,電力系統不穩定等問題。

針對該問題,達摩院研AI Earth團隊發研發了高精度網格氣象與功率預報模型,模型融入了物理方程,使得預報結果滿足物理約束,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,實現更為精確的風速和風功率預報。

據介紹,達摩院已和內蒙古東潤能源公司展開合作,為國內多個風電場提供精細化氣象服務。數據顯示,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。

相比傳統方法,達摩院算法預測結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,但結合傳統數值模式的AI可以高效地捕捉到其中的變化,幫助新能源行業掌握「馭風之術」。”

2020年9月,達摩院發布AI Earth平臺,可對衛星影像、無人機影像、實時視頻流、氣象數據、IoT數據等多源數據進行融合分析,目前,AI Earth相關技術已應用于水利部、國家氣象中心、生態環境部等機構。

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