O clima extremo tornou-se o principal desafio para a operação segura e estável do novo sistema elétrico. Ventos fortes, chuvas torrenciais, nevascas e formação de gelo em linhas de transmissão podem facilmente provocar flutuações severas na geração de energia renovável, submetendo o despacho da rede elétrica a pressões constantes. Durante muito tempo, a previsão meteorológica para o setor elétrico doméstico foi limitada por três gargalos centrais: riscos de segurança no uso de capacidade computacional estrangeira, adaptabilidade insuficiente de grandes modelos generalistas aos cenários específicos e defasagem na precisão dos modelos tradicionais de previsão. A indústria necessita urgentemente de soluções inovadoras para sua transformação inteligente e autônoma.

Recentemente, o primeiro grande modelo meteorológico dedicado ao setor elétrico com cadeia completa nacionalizada — treinamento, inferência e implantação operacional —, denominado "Jiheng", desenvolvido conjuntamente pela China Electric Power Research Institute (doravante "CEPRI"), pela Universidade de Ciência e Tecnologia da China e pela Hygon Information Technology Co., Ltd. (doravante "Hygon"), entrou oficialmente em operação regular. O modelo resolve com precisão três grandes desafios do setor: a baixa eficiência da previsão numérica tradicional, a fraca adaptabilidade da IA generalista e o "estrangulamento" da capacidade computacional subjacente, elevando a precisão da previsão de potência em mais de 70% das usinas de energia renovável. Ele estabelece um modelo de referência replicável e escalável de cooperação indústria-universidade-pesquisa para a inovação autônoma de grandes modelos no setor energético vertical.

Lançamento do primeiro grande modelo meteorológico do setor elétrico, "Jiheng"

O "15º Plano Quinquenal para o Desenvolvimento de Energia Renovável" define a direção de um novo sistema elétrico inteligente, refinado e autônomo, tornando o controle autônomo o rumo central do desenvolvimento do setor.

Com a expansão contínua da capacidade instalada de energia renovável na China, a profundidade e a abrangência do impacto do clima extremo sobre todos os elos do sistema elétrico — geração, rede e carga — seguem aumentando. As perturbações meteorológicas deixaram de ser riscos ocasionais para se tornarem variáveis-chave que afetam o equilíbrio entre oferta e demanda de eletricidade. Pequenos desvios na previsão meteorológica elétrica são amplificados em cascata: um erro de apenas 1 metro por segundo na velocidade do vento pode causar desequilíbrios de potência na casa das dezenas de gigawatts, agravando a contradição entre a garantia do fornecimento de energia e a absorção de energia renovável. O modelo tradicional de serviços meteorológicos generalistas não consegue atender às demandas de decisão de despacho da rede elétrica, que exigem microescala, alta precisão e cadeia completa. Torna-se urgente construir um sistema de garantia meteorológica elétrica especializado, personalizado e autônomo.

Atualmente, o sistema meteorológico elétrico tradicional da China apresenta três deficiências estruturais que restringem severamente o desenvolvimento de alta qualidade do setor.

Primeiro, os modelos tradicionais de previsão carecem de atualidade e precisão.

O novo sistema elétrico impõe requisitos rigorosos à previsão de eventos climáticos extremos, como tufões, ondas de frio, convecção severa e formação de gelo em linhas. No entanto, a previsão numérica do tempo (NWP) tradicional demanda longos tempos de cálculo, alto consumo de recursos e energia, e baixa frequência de atualização, sendo incapaz de sustentar o despacho refinado em nível de minutos e de usinas, dificultando a captura de mudanças microclimáticas locais em tempo real e agravando continuamente a pressão sobre o ajuste de pico e frequência da rede.

Segundo, os grandes modelos generalistas carecem de capacidade de adaptação específica ao domínio elétrico.

"Há uma lacuna entre os serviços meteorológicos públicos e as necessidades reais da produção de energia elétrica", afirma Huang Yuehui, engenheira-chefe do Instituto de Novas Energias da CEPRI. Ela ressalta que a representatividade das observações para a localização dos equipamentos elétricos é insuficiente; as demandas de tempo, local e quantidade da produção elétrica não são atendidas; e faltam elementos meteorológicos críticos para a produção de energia.

Em termos simples, os modelos generalistas apresentam deficiências evidentes de adaptação a cenários específicos: carecem de conjuntos de dados dedicados a linhas de transmissão e usinas de energia renovável, a resolução espacial não atende aos requisitos, a representação de desastres de alto impacto para o setor elétrico, como formação de gelo, convecção severa e tufões, é distorcida, e os resultados não podem ser diretamente integrados às plataformas de despacho da rede, dificultando aplicações diferenciadas e refinadas em nível de usinas. É como uma roupa de tamanho padrão que não se ajusta a necessidades corporais personalizadas.

Terceiro, a capacidade computacional central subjacente depende fortemente de fornecedores estrangeiros, ocultando riscos de segurança difíceis de evitar na cadeia industrial.

Especialistas do setor apontam que o futuro da previsão meteorológica inteligente para o setor elétrico deve focar em três direções centrais: construção de um sistema de previsão diferenciado, desenvolvimento tecnológico ao longo de todo o ciclo de vida e padronização setorial, promovendo de forma abrangente a modernização autônoma e inteligente.

Com base nas necessidades concretas da construção do novo sistema elétrico, o grande modelo meteorológico "Jiheng" foi desenvolvido. O nome do modelo é inspirado no antigo instrumento astronômico "Xuánjī Yùhéng", simbolizando o uso de capacidade computacional autônoma para observar com precisão as mudanças climáticas e a proteção da segurança e estabilidade da rede elétrica por meio de tecnologias centrais robustas, tornando-se um pilar importante para a autossuficiência tecnológica no setor de meteorologia energética.

O projeto estabeleceu um sistema de cooperação tríplice entre CEPRI, Universidade de Ciência e Tecnologia da China e Hygon, formando um ciclo completo de inovação que integra "tração por cenários industriais, avanços em algoritmos de ponta e fundação em capacidade computacional nacional", conectando todo o fluxo, desde as necessidades operacionais e pesquisa tecnológica até a aplicação prática. As três partes desempenham papéis distintos e profundamente integrados, superando em conjunto múltiplos desafios tecnológicos centrais do setor.

A CEPRI, como instituição líder do projeto, acumula décadas de experiência no campo da meteorologia elétrica, com profundo conhecimento técnico e prático do setor. A equipe integrou dados medidos de milhares de usinas de energia renovável em todo o país, dados de monitoramento meteorológico de linhas de transmissão e casos históricos de desastres meteorológicos, definindo padrões operacionais e procedimentos de validação para toda a cadeia — despacho da rede, inspeção e manutenção de equipamentos e integração de novas energias. A CEPRI lidera o desenvolvimento e a otimização iterativa do modelo, corrigindo com precisão os desvios de adaptação entre os algoritmos e as operações reais da rede, resolvendo definitivamente o problema crônico do descompasso entre a tecnologia de IA e os cenários do setor elétrico.

A Universidade de Ciência e Tecnologia da China, aproveitando sua vantagem interdisciplinar em matemática, física e inteligência artificial, otimizou a arquitetura e os algoritmos do modelo. A equipe criou uma arquitetura inovadora de previsão aninhada em três níveis — "global, nacional e provincial" —, com transferência progressiva de "conhecimento, estrutura e parâmetros", elevando a resolução espacial do modelo provincial para 3×3 km, permitindo previsões meteorológicas precisas em nível de usinas.

Além disso, foram otimizados especificamente o mecanismo de atenção e a função de perda multiobjetivo, desenvolvendo um algoritmo proprietário de assimilação de dados multi-fonte que integra dados observacionais multidimensionais de estações terrestres e sensores de usinas, alcançando avanços decisivos na estimativa refinada de geração e no reconhecimento preciso de condições meteorológicas extremas. A função de perda adaptada ao cenário elétrico resolveu efetivamente o problema comum dos modelos generalistas — "convergência de previsões e imprecisão em eventos extremos" —, permitindo que a previsão meteorológica por IA se alinhe profundamente à lógica operacional da rede elétrica e aprimorando a capacidade de alerta e previsão para mais de 10 tipos de condições meteorológicas de alto impacto para a rede.

A Hygon fornece a base de capacidade computacional nacionalizada para todo o fluxo do modelo, consolidando a fundação de controle autônomo. O projeto utiliza a plataforma nacional de computação de IA DCU-3G para suportar integralmente todas as etapas nacionalizadas, incluindo pré-processamento de dados, assimilação de dados, treinamento do modelo e inferência online. A equipe de P&D otimizou a arquitetura de armazenamento-computação-comunicação para as características de computação em grade de alta resolução meteorológica, adaptando e ajustando profundamente os principais frameworks de aprendizado profundo, alcançando uma melhoria de cem vezes na eficiência computacional das previsões, eliminando completamente a dependência de capacidade computacional estrangeira e alcançando verdadeiramente o controle autônomo de toda a cadeia do grande modelo meteorológico elétrico.

Equipe de desenvolvimento e principais vantagens do grande modelo meteorológico elétrico "Jiheng"

A Hygon DCU-3G é perfeitamente compatível com frameworks populares como PyTorch e TensorFlow, reduzindo significativamente a barreira de entrada para pesquisa e desenvolvimento. Graças à sua capacidade computacional de alta densidade e à otimização em nível de operadores, uma única placa DCU pode concluir a previsão meteorológica global para os próximos 10 dias em menos de 1 minuto, com eficiência cem vezes superior aos modelos numéricos tradicionais, fornecendo suporte computacional robusto para previsões meteorológicas de alta frequência e alta precisão para a rede elétrica.

Graças à matriz de inovação tripartite, o "Jiheng" percorreu o ciclo completo de "demanda impulsionando P&D, iteração bidirecional de dados e computação, e aprimoramento em campo real", transformando-se de um resultado tecnológico de laboratório em um sentinela meteorológico que opera dia e noite na rede elétrica.

Os resultados da implantação do "Jiheng" validam o sucesso do modelo de cooperação tripartite "negócios impulsionando, algoritmos em avanço, base computacional". Em termos de desempenho de previsão, o erro de previsão da velocidade do vento para os próximos 10 dias é essencialmente equivalente ao dos principais modelos internacionais, e a previsão de temperatura próxima à superfície alcançou o melhor desempenho entre todos os modelos avaliados.

Testes em cenários reais em múltiplas redes elétricas regionais do país confirmam que a precisão abrangente das previsões do modelo rivaliza com os principais modelos internacionais de IA meteorológica, com vários indicadores de cenários específicos liderando o setor. Mais de 70% das usinas de energia renovável apresentaram melhora significativa na precisão da previsão de geração, permitindo a antecipação de desastres como convecção severa, nevascas e formação de gelo em linhas, proporcionando janelas de manobra suficientes para ajuste de carga, manutenção de equipamentos e resposta a emergências. Atualmente, o modelo já está integrado às plataformas de despacho de energia de várias províncias, operando em regime regular 7×24 horas. O conjunto completo de soluções técnicas, infraestrutura de hardware e procedimentos operacionais está maduro e completo, com todas as condições para expansão em escala nacional.

Diante do contexto histórico da construção do novo sistema elétrico e da autossuficiência tecnológica energética, as três partes continuarão a aprofundar a cooperação de longo prazo entre indústria, universidade e pesquisa, iterando e otimizando continuamente as funcionalidades e o desempenho do modelo "Jiheng", aprimorando constantemente as capacidades de observação, previsão e alerta meteorológico inteligente para o setor elétrico.

A implantação regular do grande modelo meteorológico elétrico de cadeia totalmente nacionalizada "Jiheng" representa não apenas um avanço decisivo na transformação inteligente do campo da meteorologia elétrica, mas também um exemplo típico de inovação autônoma no setor vertical de IA energética da China, viabilizada pela cooperação entre indústria, universidade e pesquisa. Seu paradigma inovador de implantação integrada "cenário + algoritmo + capacidade computacional" rompeu com sucesso as barreiras tecnológicas estrangeiras e o impasse de implantação dos modelos generalistas, abrindo o caminho completo para o desenvolvimento autônomo, aplicação prática e expansão em escala de grandes modelos verticais do setor.

No futuro, com a iteração contínua da tecnologia, a expansão dos cenários de aplicação e a replicação contínua do modelo inovador, o "Jiheng" continuará a liberar o valor da tecnologia nacional de IA, consolidando a base sólida para a operação segura, eficiente e inteligente do novo sistema elétrico, contribuindo para a transformação verde e a modernização do setor energético chinês, o aprofundamento das metas de "duplo carbono" e o desenvolvimento de alta qualidade com autossuficiência tecnológica no campo energético em todas as dimensões.