3月11日,阿里達(dá)摩院成功研發(fā)可精準(zhǔn)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(bào)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(dá)摩院AI預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率可提升20%。目前該算法已服務(wù)國內(nèi)多個(gè)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?jǐn)?shù)據(jù)顯示,僅2021年,全國風(fēng)電發(fā)電量達(dá)到6526億千瓦時(shí),同比增長40.5%。
然而,風(fēng)具有隨機(jī)性和間歇性特點(diǎn),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(bào)無法準(zhǔn)確反映出風(fēng)電場所在區(qū)域的真實(shí)風(fēng)速,從而造成發(fā)電功率預(yù)測準(zhǔn)確率低下,電力系統(tǒng)不穩(wěn)定等問題。
針對該問題,達(dá)摩院研AIEarth團(tuán)隊(duì)發(fā)研發(fā)了高精度網(wǎng)格氣象與功率預(yù)報(bào)模型,基于AI降尺度技術(shù)高效提取地理空間特征,可將天氣預(yù)報(bào)精度提升至公里甚至百米級,有效解決復(fù)雜地形風(fēng)速差異大的問題,實(shí)現(xiàn)更為精確的風(fēng)速和風(fēng)功率預(yù)報(bào)。
目前,達(dá)摩院已和內(nèi)蒙古東潤能源公司展開合作,為國內(nèi)多個(gè)風(fēng)電場提供精細(xì)化氣象服務(wù),提升預(yù)測準(zhǔn)確率。
如湖南山區(qū)某風(fēng)電場,過去該風(fēng)電場在冬季風(fēng)速預(yù)報(bào)均方根誤差(RMSE)約為4.75,使用達(dá)摩院AI算法進(jìn)行后,誤差大幅降低至3.02,進(jìn)而將風(fēng)功率預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提升20%以上。
達(dá)摩院AI Earth團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人李昊表示:“我們無法改變風(fēng)的多變性特點(diǎn),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)」。”
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