Heute stellte das Alibaba DAMO Academy in Peking sein neues Produkt für entscheidungsintelligente Wettervorhersagen vor: das „Baguan“-Wettermodell. Dieses Modell basiert auf globalen Wettermodellen und integriert regionale Multi-Source-Daten, um eine räumliche Auflösung von 1 km × 1 km und eine zeitliche Auflösung von 1 Stunde zu erreichen.
Dieses innovative Wettervorhersage-Tool verbessert die Vorhersagegenauigkeit wichtiger Wetterparameter wie Temperatur, Sonneneinstrahlung und Windgeschwindigkeit deutlich. Es wurde erfolgreich in modernen Energiesystemen mit hohem Anteil erneuerbarer Energien eingesetzt und steigert die Vorhersagegenauigkeit der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien und der Stromlast deutlich auf über 96 % bzw. 98 %.
Das Entscheidungsintelligenz-Labor des DAMO Academy nutzt seine langjährige Erfahrung und ein selbst entwickeltes globales Wettermodell, um ein regionales hochpräzises Wettervorhersagemodell zu erstellen. Durch die Integration von lokalen Stationsdaten, Wetterbeobachtungen, Radar- und Satellitenbildern sowie Open-Source-Geländedaten werden die Genauigkeit und Granularität der Vorhersagen verbessert. Es ermöglicht stündliche Wettervorhersagen mit einem 1-km-Gitter.
Das „Baguan“-Wettermodell verwendet eine vortrainierte und mit einem Twin-MAE-Maskierungs-Autoencoder ausgestattete Struktur, die bessere Initialisierungsparameter bietet und so das Erlernen robuster Merkmalsdarstellungen aus hochvolatilen Wetterdaten ermöglicht. Mit dem zunehmenden Ausbau und der Einspeisung erneuerbarer Energien wird die präzise Wettervorhersage in der Energiewirtschaft immer wichtiger. Die Wetterbedingungen beeinflussen direkt die Leistung von Photovoltaik- und Windkraftanlagen und auch den Strombedarf der Bevölkerung.
Die Daten des laufenden Betriebs zeigen, dass die Vorhersagegenauigkeit des „Baguan“-Wettermodells im Vergleich zu gängigen Wettervorhersagen bei der regionalen Sonneneinstrahlung, Windgeschwindigkeit, Bewölkung und Temperatur um 40 %, 27 %, 24 % bzw. 11,8 % gesteigert wurde. Darüber hinaus wird das „Baguan“-Wettermodell in Zukunft die Leistung bei wichtigen Wetterparametern wie Bewölkung und Niederschlag weiter verbessern und bestrebt sein, Entscheidungshilfen für Bereiche wie Flugverkehrswarnungen, Landwirtschaft und Sportveranstaltungen bereitzustellen.
Wichtigste Punkte:
🌤️ Das von Alibaba DAMO Academy entwickelte „Baguan“-Wettermodell ermöglicht hochpräzise Wettervorhersagen mit einer Auflösung von 1 km × 1 km und 1 Stunde.
⚡ Das Modell verbessert die Vorhersagegenauigkeit der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien und der Stromlast deutlich auf über 96 % bzw. 98 %.
📈 Die Vorhersagegenauigkeit des „Baguan“-Wettermodells für verschiedene Wetterparameter wurde in mehreren Bereichen deutlich verbessert und bietet wichtige Unterstützung für das Energiesystem und andere Branchen.