據介紹，“浙江—伏羲”強對流氣象大模型于5月8日正式部署完成，服務于浙江電網重要電力設備強對流氣象災害風險的監測預警。其可實現1小時1次的預報更新頻率，較傳統氣象預測6小時1次的頻率有明顯提升。在強對流天氣來臨前，該模型可提供未來3小時內間隔10分鐘的超短期預報，以及未來24小時逐小時的預報，且單次預報運行效率相比目前業界比對中處于最優水平的歐洲中期天氣預報中心提升超千倍，1分鐘內即可完成未來24小時的完整預報。對比歐洲中期天氣預報中心，“浙江—伏羲”對降水強對流氣象信息逐小時的預測誤差平均降低了5—15個百分點。
通過該強對流氣象大模型，電網設備運維人員可實時查看桿塔、變電站、配電臺區等的氣象實況、強對流風險預報，以及任意設備未來24小時內每小時的強降水、雷擊、大風與冰雹風險等級。電力氣象中心可在災害發生前24小時發布趨勢預估報告，提前6小時發布高精度臨近預警，為防災減災部署提供科學、精準、前瞻的決策依據。
強對流天氣引發的強降水、大風、雷擊等易導致輸電線路風偏、跳閘，極端降雨條件下還可能出現洪澇等次生災害，對電網安全構成嚴重威脅。據統計，浙江超50%的110千伏及以上線路跳閘事件由強對流天氣伴隨的雷擊引發。浙江復雜的地形造成了“一山有四季，十里不同天”的情況，一旦出現強對流天氣，預報難度更大。
“傳統數值天氣預報模型更新頻率較低、預報時空分辨率不足，難以滿足電網設備防災的精細化預報需求。”國網浙江電科院電力氣象專職周林帆介紹。2024年年底，國網浙江電科院聯合復旦大學人工智能團隊，開展“浙江—伏羲”強對流氣象大模型的研發。團隊基于復旦大學“伏羲”大模型框架，融合近三年浙江區域雷達回波、高分辨率陸面同化數據集等超7億字節的數據量進行訓練，結合輸電、變電、配電等設備的承災特性，實現電力設備風險的分級預警；針對強降水、雷電等關鍵影響因子，引入感知相似度損失函數優化策略，提升了模型在雷電、降水、風速等關鍵指標上的預測精度。
