达摩院AI为风电场预测发电量 准确率可提升20%

3月11日，达摩院成功研发出能够准确预测风电场风速和发电量的AI算法。该算法可以预测平原、山地、海岸等不同地形的风速，预测该区域风电场发电量，为电网调度提供数据支持，提高风电消纳率。在复杂的山地风电场，达摩院的AI预测准确率可以提升20%。目前，该算法已服务于国内多家风电场。

风电场位置

风力是增长最快的可再生能源之一。根据国家能源局的数据，仅2021年，全国风力发电就达到6526亿千瓦时，同比增长40.5%。但是，风具有随机性和间歇性的特点，特别是由于山区风电场受山谷风局地环流影响，容易产生明显的局地小气候，常规天气预报无法准确反映风电场所在区域的真实风速，导致发电预测准确率低，电力系统不稳定。

为解决这一问题，达摩院AI Earth团队开发了高精度电网天气和电力预测模型，该模型融入了物理方程，使预测结果符合物理约束，更接近真实情况。该模型还能高效提取地理空间特征，将天气预报精度提高到100米级别，有效解决复杂地形下风速差异大的问题，实现更加准确的风速和风电功率预测。

据介绍，达摩院已与内蒙古东润能源公司合作，为国内多家风电场提供精细化气象服务。数据显示，在山地风电场中，达摩院AI的预测精度有了显著提升。以湖南山区某风电场为例，该风电场冬季风速预测的均方根误差(RMSE)约为4.75。使用达摩院AI算法后，误差大幅降低至3.02，进而风电功率预测准确率提升20%以上。

与传统方法相比，达摩院算法的预测结果更接近真实情况。

墨源AI地球团队负责人李浩表示：“我们无法改变风的多变性，但AI结合传统数值模型可以高效捕捉变化，帮助新能源行业掌握‘控风技术’。”

2020年9月，达摩院发布AI Earth平台，可融合分析卫星图像、无人机图像、实时视频流、气象数据、物联网数据等多源数据。目前，AI Earth相关技术已应用于水利部、国家气象中心、生态环境部等机构。

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