3月11日，阿里巴巴达摩院成功研制可精准猜测风电场风速及发电功率的AI算法，该算法，为电网调度供给数据支撑，提高风电消纳率。在杂乱的山地风电场中，运用达摩院AI预告的准确率可
风电是开展最快的可再次出产的动力之一，国家动力局多个方面数据显现，仅2021年，全国风电发电量到达6526亿千瓦时，同比增加40.5%。但是，风具有随机性和间歇性特色，尤其是山地风电场受山谷风的局地环流影响，易发生显着的局地小气候，惯例天气预告无法准确反映出风电场所在区域的实在风速，导致发电功率猜测准确率低下，电力系统不稳定等问题。
针对该问题，达摩院AI Earth团队研制了高精度网格气候与功率预告模型，模型融入了物理方程，使得预告成果满意物理束缚，更挨近实在情况；该模型还可高效提取地舆空间特征，将天气预告精度提高至百米级，有用处理杂乱地势风速差异大的问题，完成更为准确的风速和风功率预告。
据介绍，达摩院已和内蒙古东润动力公司打开协作，为国内多个风电场供给精细化气候服务。多个方面数据显现，在山地风电场中，达摩院AI的猜测准确率提高显着，以湖南山区某风电场为例，曩昔该风电场在冬天风速预告均方根差错（RMSE）约为4.75，运用达摩院AI算法进行后，差错大幅度下降至3.02，进而将风功率预告准确率提高20%以上。
达摩院AI Earth团队负责人李昊表明：“咱们没办法改动风的多变性特色，但结合传统数值形式的AI过夜高效地捕捉到其间的改变，协助新动力职业把握‘驭风之术’。”
2020年9月，达摩院发布AI Earth渠道，可对卫星印象、无人机印象、实时视频流、气候数据、IoT数据等多源数据来进行交融剖析，现在，AI Earth有关技能已应用于水利部、国家气候中心、生态环境部等组织。