大地量子 - AI

具体案例

大地量子的AI预报系统每天生产4次全球尺度的预测，并基于这样的预测进一步生产场站尺度的预测数据。每个场站的气象情况都不一样，没有放诸四海皆准的模型，大地量子用场站特色的预测模型，解决场站特色的预测难题。

大地量子的AI预报系统每天生产4次全球尺度的预测，可以提高气象预测的精度和时效性。

大地量子采用场站特色的预测模型，能够解决不同场站气象预测的差异性，提高预测的准确性。

每一个场站都有自己的特色微气象，特别是在山区，丘陵，城乡结合部，海岸线等地方，地形很大程度影响了风场与辐照的预测精度。大地量子自主创新的卫星数字孪生技术，把地形数据从业界通常使用的500米分辨率，最高提高到了0.5米。

覆雪覆冰是光伏场站面临的特色问题之一，在重度冰雪覆盖时，即使阳光充沛，实际功率也可以最多受到80%～100%的影响。大地量子利用遥感卫星数据监测冰雪覆盖情况，并将数据融合到场站定制模型中，提升光伏预测精度。

为了解决光伏场站面临的覆雪覆冰问题，大地量子采用遥感卫星数据监测冰雪覆盖情况，并将这些数据融合到场站定制模型中。这样可以提高光伏预测的精度，更准确地预测光伏发电的能力，提高发电效率。

无论海上还是陆上，风电站的出力都面临尾流效应影响，这种影响可能由于电站内每个风机的拓扑结构造成，也可能由于周边其它风电站造成，这样的问题可能导致出力最大下降100%。大地量子场站模型结合GCN（图神经网络）思路，在风电模型中计算尾流影响，提升风电预测精度。

大地量子提供场站级符合各地「双细则」规定的预测周期与频率，无论是超短期，短期还是中短期，符合调度要求规范。在场站级的其它场景，亦可按需定制预测周期与预测频率。