新能源气象预测大模型
天气预报-天气数据-气象数据-天气查询-天气api接口查询 融合了多地的新能源场站气象观测数据，提高新能源气象要素准确率，提供百米风速、风向、光照直射、散射等关键气象要素展开
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商品亮点
针对新能源的高精度气象预测 1. 提供涵盖高精度多要素气象预测，新能源气象要素预测能力全面提升 2. 提供14天内高精度气象预测能力 3. 次季节、季节以及气候变化的预测，为新能源规划提供测算依据 4. 通过结合FourCastNet与TIME-LLM能力，提供涵盖高精度1km*1km全要素气象预测，部分气象要素预测能力可全面超过传统商业气象预测能力。 通过结合海洋-大气相互作用的物理模型，模拟气候系统在季节时间尺度。时序大模型可实现季节、次季节以及气候变化的预测， 并缩减计算时间和计算资源
商品参数
商品说明
XMO-Weather 是 XMO 推出的气象预测模型，多模态数据输入，具有高精度、精细化预报、实时更新以及定制化服务等特点。在实现碳达峰与碳中和目标的道路上， XMO-Weather 以其强大的数据分析和预测能力，帮助能源企业更好地掌握气象变化，为绿色能源生产和电网调度提供前瞻性的指导，降低传统能源对环境的负面影响。
技术框架
通过多模态数据输入（包括天气预报、卫星图像、地形信息等）以及利用多模态模型以及高精度初始场数据，提高新能源场景中相关要素预测。这种数据融合和模型组合方法显著提升了天气预测的准确性。
多模态数据输入
数值天气预报数据：来自气象模型的数据（如温度、湿度、风速等）。
卫星云图数据：实时云层、气象图像数据，有助于识别云层移动和天气变化。
地形地貌数据（DEM）：地表形态信息，用于模拟和校正天气预测的准确性。
实时量测数据：结合EC再分析数据,以中国区域气象观测站数据、新能源场站作为高密度自动气象站，提高初始场的数据精度
技术优势
新能源气象要素预测精度
通过集成海量新能源场站气象光测站和中国气象局观测站实测数据，提高初始场的数据精度，结合气象大模型能力对新能源相关气象要素预测准确率提升
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