11月6日，阿里巴巴達摩院(湖畔實驗室)在北京舉行決策智能產品發(fā)布會，正式發(fā)布八觀氣象大模型，在全球氣象模型基礎上引入?yún)^(qū)域多源數(shù)據(jù)，時空精度最高可達1公里*1公里*1小時。通過大幅提升對溫度、輻照、風速等關鍵氣象指標的預測性能，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)，助力國網(wǎng)山東電力調控中心成功預測了多次極端天氣，新能源發(fā)電功率、電力負荷預測準確率分別提升至96%和98%以上。
傳統(tǒng)上，氣象學家們根據(jù)物理規(guī)律，將大氣運動變化編寫成一系列數(shù)學物理方程再進行數(shù)值計算，耗費大量算力資源，且受到物理模型的瓶頸制約，難以快速、高效地滿足各行業(yè)不同準確率、分辨率的天氣預需求。世界氣象組織(WMO)今年發(fā)布的報告指出，AI正在徹底改變天氣預報，并能使其更快、更便宜、更易獲取利用。
達摩院決策智能實驗室基于在數(shù)學建模、時序預測、可解釋AI等領域多年的技術積累，以自研的全球氣象大模型為底座模型，構建區(qū)域高精度天氣預報模型。通過融合當?shù)氐膱稣緮?shù)據(jù)、氣象實況、雷達圖像、衛(wèi)星圖像、開源地形等多源多模態(tài)數(shù)據(jù)，增強預報結果細粒度和準確度，可實現(xiàn)逐小時1公里網(wǎng)格的氣象預報更新。
該“全球-區(qū)域”協(xié)同預測的氣象大模型正式命名為“八觀”，意為“八方洞察，觀測萬象”。據(jù)介紹，八觀氣象大模型通過預訓練和孿生MAE掩蔽自編碼器結構，提供更好的初始化參數(shù)，學習隱藏在高波動的天氣數(shù)據(jù)下的魯棒特征表示，實現(xiàn)對天氣的精準把握。
隨著近年來新能源裝機與并網(wǎng)不斷攀升，高頻更新的精準氣象預報在電力行業(yè)意義凸顯。氣象在發(fā)電側影響光伏、風力的出力，在用電側影響著居民用電。基于氣象大模型，提升對下游新能源發(fā)電功率和用電負荷的預測能力，有助于促進綠電消納、保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。為此，八觀氣象大模型針對部分新能源專用氣象指標，進一步提升性能，達到行業(yè)領先水平。實際運行數(shù)據(jù)顯示，八觀氣象大模型相比目前主流天氣預報，對區(qū)域輻照度、風速、云量、2米溫度的預測精度分別提升40%、27%、24.0%與11.8%。
今年夏季，全國平均氣溫為1961年以來歷史同期最高，降水偏多，華北等地更是出現(xiàn)“旱澇急轉”。在電力系統(tǒng)平穩(wěn)應對劇烈天氣變化的背后，就有“AI軍師”的一份貢獻。據(jù)國網(wǎng)山東省電力公司電力調度控制中心介紹，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日內用電負荷總量下降20%，八觀氣象大模型通過構筑每小時更新一次的高精度區(qū)域天氣預報網(wǎng)絡，及時捕捉到溫度變化，推動下游新能源發(fā)電功率、電力負荷預測準確率分別提升至96.5%和98.1%，有效幫助電力系統(tǒng)作出及時、準確的調度決策。
據(jù)悉，八觀氣象大模型在提供通用模型能力的基礎上，還將針對云量、降水等關鍵指標不斷提升性能，有望為航空預警、農業(yè)生產、體育賽事籌備等更多場景提供決策依據(jù)。
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