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  “传统数值天气预报模型更新频率较低、预报时空分辨率不足,难以满足电网设备防灾的精细化预报需求。”国网浙江电科院电力气象专职周林帆介绍。2024年年底,国网浙江电科院联合复旦大学人工智能团队,开展“浙江—伏羲”强对流气象大模型的研发。团队基于复旦大学“伏羲”大模型框架,融合近三年浙江区域雷达回波、高分辨率陆面同化数据集等超7亿字节的数据量进行训练,结合输电、变电、配电等设备的承灾特性,实现电力设备风险的分级预警;针对强降水、雷电等关键影响因子,引入感知相似度损失函数优化策略,提升了模型在雷电、降水、风速等关键指标上的预测精度。(完)

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