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巨頭來(lái)了!阿里涉足風(fēng)電領(lǐng)域

能源發(fā)展網(wǎng)發(fā)布時(shí)間:2022-03-15 00:00:00

3月11日,阿里達(dá)摩院成功研發(fā)可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)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(cè)該區(qū)域內(nèi)風(fēng)電場(chǎng)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(chǎng)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(guó)內(nèi)多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)。

風(fēng)電是發(fā)展最快的可再生能源之一,國(guó)家能源局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,僅2021年,全國(guó)風(fēng)電發(fā)電量達(dá)到6526億千瓦時(shí),同比增長(zhǎng)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(chǎng)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(wú)法準(zhǔn)確反映出風(fēng)電場(chǎng)所在區(qū)域的真實(shí)風(fēng)速,從而造成發(fā)電功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低下,電力系統(tǒng)不穩(wěn)定等問(wèn)題。

針對(duì)該問(wèn)題,達(dá)摩院研AI Earth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,模型融入了物理方程,使得預(yù)報(bào)結(jié)果滿足物理約束,更接近真實(shí)情況;該模型還可高效提取地理空間特征,將天氣預(yù)報(bào)精度提升至百米級(jí),有效解決復(fù)雜地形風(fēng)速差異大的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)更為精確的風(fēng)速和風(fēng)功率預(yù)報(bào)。

據(jù)介紹,達(dá)摩院已和內(nèi)蒙古東潤(rùn)能源公司展開(kāi)合作,為國(guó)內(nèi)多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)提供精細(xì)化氣象服務(wù)。數(shù)據(jù)顯示,在山地風(fēng)電場(chǎng)中,達(dá)摩院AI的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升明顯,以湖南山區(qū)某風(fēng)電場(chǎng)為例,過(guò)去該風(fēng)電場(chǎng)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。

相比傳統(tǒng)方法,達(dá)摩院算法預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)情況更接近

達(dá)摩院AI Earth團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人李昊表示:“我們無(wú)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)」。”

2020年9月,達(dá)摩院發(fā)布AI Earth平臺(tái),可對(duì)衛(wèi)星影像、無(wú)人機(jī)影像、實(shí)時(shí)視頻流、氣象數(shù)據(jù)、IoT數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,目前,AI Earth相關(guān)技術(shù)已應(yīng)用于水利部、國(guó)家氣象中心、生態(tài)環(huán)境部等機(jī)構(gòu)。

來(lái)源:快科技

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