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“浙江—伏羲”氣象大模型助力浙江電網(wǎng)強(qiáng)對(duì)流天氣精準(zhǔn)預(yù)警

“浙江—伏羲”氣象大模型助力浙江電網(wǎng)強(qiáng)對(duì)流天氣精準(zhǔn)預(yù)警

  中新網(wǎng)杭州5月16日電(鮑夢(mèng)妮 黃琳)據(jù)國(guó)網(wǎng)浙江電力16日消息,自5月14日開(kāi)始,浙江電力氣象中心利用“浙江—伏羲”強(qiáng)對(duì)流氣象大模型,針對(duì)重點(diǎn)影響區(qū)域的電力設(shè)備暴雨、雷電風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)展監(jiān)測(cè)預(yù)警,預(yù)警范圍由市縣級(jí)精確至鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí),共對(duì)浙江省內(nèi)9座變電站、19條輸電線路發(fā)出預(yù)警提醒,預(yù)測(cè)時(shí)間偏差僅1小時(shí)。

國(guó)網(wǎng)浙江電科院技術(shù)人員正在進(jìn)行強(qiáng)對(duì)流區(qū)域內(nèi)的輸、變、配電設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析。劉廣擴(kuò)攝

  據(jù)介紹,“浙江—伏羲”強(qiáng)對(duì)流氣象大模型于5月8日正式部署完成,服務(wù)于浙江電網(wǎng)重要電力設(shè)備強(qiáng)對(duì)流氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)預(yù)警。其可實(shí)現(xiàn)1小時(shí)1次的預(yù)報(bào)更新頻率,較傳統(tǒng)氣象預(yù)測(cè)6小時(shí)1次的頻率有明顯提升。在強(qiáng)對(duì)流天氣來(lái)臨前,該模型可提供未來(lái)3小時(shí)內(nèi)間隔10分鐘的超短期預(yù)報(bào),以及未來(lái)24小時(shí)逐小時(shí)的預(yù)報(bào),且單次預(yù)報(bào)運(yùn)行效率相比目前業(yè)界比對(duì)中處于最優(yōu)水平的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心提升超千倍,1分鐘內(nèi)即可完成未來(lái)24小時(shí)的完整預(yù)報(bào)。對(duì)比歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心,“浙江—伏羲”對(duì)降水強(qiáng)對(duì)流氣象信息逐小時(shí)的預(yù)測(cè)誤差平均降低了5—15個(gè)百分點(diǎn)。

  通過(guò)該強(qiáng)對(duì)流氣象大模型,電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)維人員可實(shí)時(shí)查看桿塔、變電站、配電臺(tái)區(qū)等的氣象實(shí)況、強(qiáng)對(duì)流風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào),以及任意設(shè)備未來(lái)24小時(shí)內(nèi)每小時(shí)的強(qiáng)降水、雷擊、大風(fēng)與冰雹風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。電力氣象中心可在災(zāi)害發(fā)生前24小時(shí)發(fā)布趨勢(shì)預(yù)估報(bào)告,提前6小時(shí)發(fā)布高精度臨近預(yù)警,為防災(zāi)減災(zāi)部署提供科學(xué)、精準(zhǔn)、前瞻的決策依據(jù)。

  強(qiáng)對(duì)流天氣引發(fā)的強(qiáng)降水、大風(fēng)、雷擊等易導(dǎo)致輸電線路風(fēng)偏、跳閘,極端降雨條件下還可能出現(xiàn)洪澇等次生災(zāi)害,對(duì)電網(wǎng)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。據(jù)統(tǒng)計(jì),浙江超50%的110千伏及以上線路跳閘事件由強(qiáng)對(duì)流天氣伴隨的雷擊引發(fā)。浙江復(fù)雜的地形造成了“一山有四季,十里不同天”的情況,一旦出現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流天氣,預(yù)報(bào)難度更大。

  “傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型更新頻率較低、預(yù)報(bào)時(shí)空分辨率不足,難以滿足電網(wǎng)設(shè)備防災(zāi)的精細(xì)化預(yù)報(bào)需求?!眹?guó)網(wǎng)浙江電科院電力氣象專職周林帆介紹。2024年年底,國(guó)網(wǎng)浙江電科院聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)人工智能團(tuán)隊(duì),開(kāi)展“浙江—伏羲”強(qiáng)對(duì)流氣象大模型的研發(fā)。團(tuán)隊(duì)基于復(fù)旦大學(xué)“伏羲”大模型框架,融合近三年浙江區(qū)域雷達(dá)回波、高分辨率陸面同化數(shù)據(jù)集等超7億字節(jié)的數(shù)據(jù)量進(jìn)行訓(xùn)練,結(jié)合輸電、變電、配電等設(shè)備的承災(zāi)特性,實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的分級(jí)預(yù)警;針對(duì)強(qiáng)降水、雷電等關(guān)鍵影響因子,引入感知相似度損失函數(shù)優(yōu)化策略,提升了模型在雷電、降水、風(fēng)速等關(guān)鍵指標(biāo)上的預(yù)測(cè)精度。(完)

【編輯:張子怡】
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