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新能源电力快速发展,新能源产业的关注重点已从粗放规模化发展转向精细经济化发展。由此,新能源功率预测的重要性也日益显著,而人工智能技术的发展,作为精准预测与市场创新的驱动力,正在新能源领域发挥着革命性的作用。12月10日,备受瞩目的“南方电网2024赛季新能源功率预测价值生态圈培育计划竞赛”正式向全国公布结果,国能日新凭借对海量数据的深度挖掘、先进算法模型的技术运用,荣获 2024赛季上半年一等奖、2024赛季下半年一等奖,更以绝对前沿技术实力斩获2024 赛季年度冠军特等奖,一举摘揽三连冠,彰显了国能日新在新能源功率预测领域深厚技术积淀和卓越创新能力。
高标准竞技,
国能日新冠军荣耀卓越而至
作为国内首个新能源功率预测价值生态圈培育计划,本次竞赛规则严苛且极具挑战性,要求参赛队伍针对南网五省区所有集中式风电和光伏场站展开深度建模工作,不但要完成子站端的精准预测,更要进一步细化分省、分地区等不同层级的区域级预测数据。在评分机制上,采用多维度分级计算的方式,全方位考量模型在准确性上与实际功率的契合度、稳定性方面应对各类复杂情况的能力,以及时效性上对数据处理和预测输出速度等关键指标。国能日新充分结合人工智能气象以及算法的应用,完成了南方五省区1200+新能源场站的运行数据、气象数据等关键信息要素的解析与集成,以高效且精准的预测成果荣膺三连冠殊荣,实至名归。
大模型驱动,
为新能源提供高可靠、稳定供应保障
着眼于新能源功率预测前沿技术探索,国能日新作为南网功率预测竞赛成绩第一的企业受邀参加2024年度南网博鳌论坛,于“人工智能服务新能源功率预测及新型电力系统发展”论坛,就《大模型和AI赋能新能源精准预测与市场创新》分享,聚焦于功率预测精度提升分享了国能日新大模型技术的前沿研究成果与创新实践。
气象智算|AI大模型技术加持多场景精准应用
将大模型与新能源行业深度融合,国能日新「旷冥」大模型具备高度自适应和泛化能力,创新性引入时序注意力机制,使模型能够精准捕捉复杂气象数据的时序特征,大幅提升预测精准度与可靠性。在多源数据融合上,结合卫星遥感、气象观测以及场站级数据,构建起强大的数据网络,显著提升风速、辐照度等新能源气象要素的预测精度;同时,应对大风、台风、覆冰、沙尘等极端天气事件时,具备更高的命中率和稳定性;在功率预测算法模型持续优化上,国能日新构建多元化方法论体系,不断提升模型的准确性与鲁棒性,使得功率预测模型能够在数据复杂性和变化性上更具适应性。本次赛程中,「旷冥」大模型成功实现了对台风路径和强度的精准预估,为华南地区台风过境期间的发电计划制定提供了科学支持。在覆冰预测中,建模结合大模型的高精度预测和场站数据,在贵州、广西等地区对风机覆冰风险进行了高精度预判,有效提升了功率预测的稳定性。
气象智变|从精准预测到新能源智能运维生态
当人工智能进入大模型时代,随着AI大模型技术快速成熟,其在算法与应用的开发、线上部署与业务拓展等多方面展现出强大的技术能力。国能日新搭建了全球气象模式系统,具有卫星云图的短临预测和极端天气预测能力,形成了涵盖从短期至中长期的高精度气象预报系统。同时,国能日新自主研发智能AI运维管理平台,为服务全国规模化新能源场站的管理,提供高精准的运维服务与高效率的运维质量。此外,该平台的灵活可扩展性是一大亮点,能够依据多场景新能源应用需求提供持续的技术支持。新能源正处于高速发展中,积极接纳人工智能的深度融入,特别是在气象技术领域的应用,正重塑能源行业发展的技术生态。
功率预测|铸就坚固新型电力系统,打开全国统一电力市场
在推动新型电力系统智能、稳定、高效发展之路上,国能日新基于全方位提升电力资源的配置效率与利用效益,加速新能源电力生态的良性循环与升级发展的需求实现,以精准的功率预测为电网提供电力供需平衡保障,维持电网频率与电压稳定的关键技术。
未来,在全国统一电力市场开拓运行下,精准的功率预测技术还将为电力交易市场化实施提供强有力的数据支撑,以科学的策略机制,确保电力供应与需求的精准匹配。
强化AI技术力,
驱动源网荷储一体化协同发展
全球能源转型,随着技术的持续演进,人工智能技术成为能源新业态的重要驱动力,正加快能源产业形成和发展新质生产力。国能日新坚持以AI技术为原动力,逐步深入在源网荷储一体化应用中的创新,提供在源端、网端、荷端、储能市场的新技术、新产品,努力通过人工智能技术提高能源生产的效率和保障安全供应;同时,紧跟能源消费的需求变化,优化能源生产和供应策略,以数字技术,精准定位发用需求,提高能源利用效率。以智能化手段,市场机制来推动能源消费的自动升级,让人们畅享稳定、清洁、智能的电力服务,助力构建可持续发展的能源生态新格局。
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近日,国能日新自研「旷冥」大模型完成了自正式发布以来的首次迭代升级,迎来了「旷冥」2.0版本。本次升级,除了对模型稳定性和整体性能进行优化,更是在技术层面全效升级。首先在大模型技术方面,创新采用了多维度patching注意力机制架构,并显式嵌入了平流、对流方程,构建物理驱动的深度神经网络模
近日,国能日新自研「旷冥」大模型完成了自正式发布以来的首次迭代升级,迎来了「旷冥」2.0版本。本次升级,除了对模型稳定性和整体性能进行优化,更是在技术层面全效升级。首先在大模型技术方面,创新采用了多维度patching注意力机制架构,并显式嵌入了平流、对流方程,构建物理驱动的深度神经网络模
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