11 月 6 日，阿里巴巴達(dá)摩院（湖畔實(shí)驗(yàn)室）在北京舉行決策智能產(chǎn)品發(fā)布會(huì)，正式發(fā)布八觀氣象大模型，在全球氣象模型基礎(chǔ)上引入?yún)^(qū)域多源數(shù)據(jù)，時(shí)空精度最 高可達(dá) 1 公里* 1 公里* 1 小時(shí)。通過(guò)大幅提升對(duì)溫度、輻照、風(fēng)速等關(guān)鍵氣象指標(biāo)的預(yù)測(cè)性能，八觀氣象大模型率先落地新能源占比高的新型電力系統(tǒng)，助力國(guó)網(wǎng)山東電力調(diào)控中心成功預(yù)測(cè)了多次極端天氣，新能源發(fā)電功率、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別提升至96%和98%以上。
傳統(tǒng)上，氣象學(xué)家們根據(jù)物理規(guī)律，將大氣運(yùn)動(dòng)變化編寫(xiě)成一系列數(shù)學(xué)物理方程再進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，耗費(fèi)大量算力資源，且受到物理模型的瓶頸制約，難以快速、有效地滿(mǎn)足各行業(yè)不同準(zhǔn)確率、分辨率的天氣預(yù)需求。世界氣象組織（WMO）今年發(fā)布的報(bào)告指出，AI正在徹底改變天氣預(yù)報(bào)，并能使其更快、更便宜、更易獲取利用。
達(dá)摩院決策智能實(shí)驗(yàn)室基于在數(shù)學(xué)建模、時(shí)序預(yù)測(cè)、可解釋AI等領(lǐng)域多年的技術(shù)積累，以自研的全球氣象大模型為底座模型，構(gòu)建區(qū)域高精度天氣預(yù)報(bào)模型。通過(guò)融合當(dāng)?shù)氐膱?chǎng)站數(shù)據(jù)、氣象實(shí)況、雷達(dá)圖像、衛(wèi)星圖像、開(kāi)源地形等多源多模態(tài)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)預(yù)報(bào)結(jié)果細(xì)粒度和準(zhǔn)確度，可實(shí)現(xiàn)逐小時(shí) 1 公里網(wǎng)格的氣象預(yù)報(bào)更新。
該“全球-區(qū)域”協(xié)同預(yù)測(cè)的氣象大模型正式命名為“八觀”，意為“八方洞察，觀測(cè)萬(wàn)象”。據(jù)介紹，八觀氣象大模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和孿生MAE掩蔽自編碼器結(jié)構(gòu)，提供更好的初始化參數(shù)，學(xué)習(xí)隱藏在高波動(dòng)的天氣數(shù)據(jù)下的魯棒特征表示，實(shí)現(xiàn)對(duì)天氣的準(zhǔn)確把握。
隨著近年來(lái)新能源裝機(jī)與并網(wǎng)不斷攀升，高頻更新的準(zhǔn)確氣象預(yù)報(bào)在電力行業(yè)意義凸顯。氣象在發(fā)電側(cè)影響光伏、風(fēng)力的出力，在用電側(cè)影響著居民用電?；跉庀蟠竽Ｐ?，提升對(duì)下游新能源發(fā)電功率和用電負(fù)荷的預(yù)測(cè)能力，有助于促進(jìn)綠電消納、保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。為此，八觀氣象大模型針對(duì)部分新能源專(zhuān)用氣象指標(biāo)，進(jìn)一步提升性能，達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)顯示，八觀氣象大模型相比目前主流天氣預(yù)報(bào)，對(duì)區(qū)域輻照度、風(fēng)速、云量、 2 米溫度的預(yù)測(cè)精度分別提升40%、27%、24.0%與11.8%。
今年夏季，全國(guó)平均氣溫為 1961 年以來(lái)歷史同期最 高，降水偏多，華北等地更是出現(xiàn)“旱澇急轉(zhuǎn)”。在電力系統(tǒng)平穩(wěn)應(yīng)對(duì)劇烈天氣變化的背后，就有“AI軍師”的一份貢獻(xiàn)。據(jù)國(guó)網(wǎng)山東省電力公司電力調(diào)度控制中心介紹，今年 8 月 25 日至 8 月 28 日，受降水影響，山東省氣溫出現(xiàn)大幅度變化， 3 日內(nèi)用電負(fù)荷總量下降20%，八觀氣象大模型通過(guò)構(gòu)筑每小時(shí)更新一次的高精度區(qū)域天氣預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)，及時(shí)捕捉到溫度變化，推動(dòng)下游新能源發(fā)電功率、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別提升至96.5%和98.1%，有效幫助電力系統(tǒng)作出及時(shí)、準(zhǔn)確的調(diào)度決策。
據(jù)悉，八觀氣象大模型在提供通用模型能力的基礎(chǔ)上，還將針對(duì)云量、降水等關(guān)鍵指標(biāo)不斷提升性能，有望為航空預(yù)警、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、體育賽事籌備等更多場(chǎng)景提供決策依據(jù)。
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