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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：

• 短期强风（0-72小时）：提前预警阵风、飓风等极端事件，帮助风电场调整运行策略ÿ