大模型应对大风等极端天气的卓越效果及其在能源预测中的特殊价值

引言

近年来，全球气候变化加剧，极端天气事件频发，尤其是大风天气的强度和频率显著增加。这不仅对电网安全运行带来挑战，也对风电场的发电效率、设备安全和收益稳定性造成影响。传统的气象预测和能源管理方法已难以满足高精度、实时响应的需求。而基于人工智能（AI）的大模型技术，凭借其强大的数据处理和模式识别能力，在极端天气预测、风电功率优化及能源市场决策中展现出卓越效果，为新能源行业提供了全新的解决方案。

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一、大模型在极端大风天气预测中的卓越表现

1. 高精度气象预测，提前预警极端天气

传统数值天气预报（NWP）受限于计算能力和数据分辨率，对突发性大风天气的预测准确性有限。而大模型（如华为盘古气象大模型、Google的GraphCast等）通过海量历史气象数据和实时观测信息训练，能够更精准地预测：

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