El clima extremo se ha convertido en el desafío central para la operación segura y estable del nuevo sistema eléctrico. Desastres meteorológicos como vendavales, lluvias torrenciales, nevadas intensas y acumulación de hielo pueden provocar fluctuaciones bruscas en la generación de energía renovable, sometiendo a la programación de la red eléctrica a una presión constante. Durante mucho tiempo, la predicción meteorológica para el sector eléctrico en China ha estado limitada por tres cuellos de botella fundamentales: los riesgos de seguridad de la potencia de cómputo extranjera, la insuficiente adaptabilidad de los grandes modelos generales a los escenarios específicos y el rezago en la precisión de los modelos de pronóstico tradicionales. La industria necesita urgentemente soluciones innovadoras para su transformación inteligente y autónoma.

Recientemente, el primer gran modelo meteorológico especializado para el sector eléctrico con cadena nacional completa de entrenamiento, inferencia y despliegue operativo, denominado "Jiheng", desarrollado conjuntamente por la Academia China de Ciencias de la Energía Eléctrica (en adelante, "CSEE"), la Universidad de Ciencia y Tecnología de China y la empresa Haiguang Information Technology Co., Ltd. (en adelante, "Hygon"), ha entrado oficialmente en operación regular. Este modelo resuelve con precisión tres grandes desafíos del sector: la baja eficiencia de los pronósticos numéricos tradicionales, la escasa adaptabilidad de la IA general y las restricciones de la potencia de cómputo subyacente, logrando mejorar la precisión de la predicción de potencia en más del 70% de las estaciones de energía renovable, y estableciendo un referente de colaboración industria-universidad-investigación replicable y escalable para la innovación autónoma de grandes modelos en el sector energético vertical.

Lanzamiento del primer gran modelo meteorológico para el sector eléctrico "Jiheng"

El "Plan Quinquenal XV para el Desarrollo de Energías Renovables" establece la dirección de modernización inteligente, refinada y autónoma del nuevo sistema eléctrico, y la autosuficiencia controlable se ha convertido en el rumbo central del desarrollo del sector.

A medida que la capacidad instalada de energía renovable en China continúa expandiéndose, el impacto del clima extremo en todos los eslabones del sistema eléctrico —generación, red y carga— ha aumentado en profundidad y amplitud. Las perturbaciones meteorológicas han pasado de ser un riesgo ocasional a convertirse en una variable clave que afecta el equilibrio entre oferta y demanda de electricidad. Incluso pequeñas desviaciones en la predicción meteorológica eléctrica se amplifican progresivamente: un error de velocidad del viento de apenas 1 metro por segundo puede provocar un desequilibrio de potencia de decenas de gigavatios, agravando la contradicción entre el suministro garantizado de electricidad y la absorción de energía renovable. El modelo tradicional de servicios meteorológicos generales no puede satisfacer las necesidades de decisión de programación de la red a microescala, alta precisión y cadena completa, por lo que es urgente desarrollar un sistema de soporte meteorológico eléctrico profesional, personalizado y autónomo.

Actualmente, el sistema meteorológico eléctrico tradicional de China presenta tres deficiencias destacadas que restringen gravemente el desarrollo de alta calidad del sector.

En primer lugar, los modelos de pronóstico tradicionales carecen de oportunidad y precisión.

El nuevo sistema eléctrico impone requisitos estrictos para el pronóstico de eventos climáticos extremos como tifones, olas de frío, convección severa y acumulación de hielo en líneas de transmisión. Sin embargo, el pronóstico numérico del tiempo (NWP) tradicional requiere largos tiempos de cálculo, consume altos recursos energéticos y tiene baja frecuencia de actualización, lo que no puede respaldar la programación refinada a nivel de minutos y de estaciones de la red, ni capturar los cambios microclimáticos locales instantáneos, aumentando continuamente la presión sobre la regulación de picos y frecuencia de la red.

En segundo lugar, los grandes modelos generales carecen de capacidades de adaptación específicas para el sector eléctrico.

"Existe una brecha entre los servicios meteorológicos públicos y las necesidades reales de la producción eléctrica", afirma Huang Yuehui, ingeniero jefe del Instituto de Nuevas Energías de la Academia China de Ciencias de la Energía Eléctrica. Señala que la representatividad de las observaciones para las ubicaciones de los equipos eléctricos es insuficiente; no se pueden satisfacer los requisitos de tiempo, ubicación y cantidad fijos de la producción eléctrica; y faltan elementos meteorológicos clave necesarios para la producción eléctrica.

En términos sencillos, los modelos generales presentan deficiencias evidentes de adaptación a escenarios específicos: carecen de conjuntos de datos exclusivos para líneas de transmisión y estaciones de energía renovable, la resolución espacial no alcanza los estándares requeridos, la representación de desastres de alto impacto como acumulación de hielo, convección severa y tifones es distorsionada, y los resultados no pueden conectarse directamente con las plataformas de programación de la red, lo que dificulta el soporte para aplicaciones diferenciadas y refinadas a nivel de estación. Es como una prenda de vestir de talla estándar que no se adapta a las necesidades de un cuerpo específico.

En tercer lugar, la potencia de cómputo central subyacente depende en gran medida de proveedores extranjeros, lo que oculta arrecifes de seguridad difíciles de evitar en la cadena industrial.

Expertos del sector señalan que el futuro desarrollo de la predicción meteorológica inteligente para el sector eléctrico debe centrarse en tres direcciones principales: la construcción de un sistema de pronóstico diferenciado, el desarrollo tecnológico de ciclo de vida completo y la estandarización del sector, impulsando integralmente la modernización autónoma e inteligente.

Basado en las necesidades fundamentales de la construcción del nuevo sistema eléctrico, nació el gran modelo meteorológico eléctrico "Jiheng". El nombre del modelo proviene del antiguo instrumento astronómico de observación "Xuánjī Yùhéng" (esfera armilar de jade), simbolizando el uso de potencia de cómputo autónoma para medir con precisión los cambios meteorológicos y la protección de la seguridad y estabilidad de la red eléctrica con tecnología nuclear robusta, convirtiéndose en un pilar importante para la autosuficiencia tecnológica en el sector de la meteorología energética.

El proyecto ha establecido un sistema de colaboración trinitario entre la CSEE, la Universidad de Ciencia y Tecnología de China y Hygon, formando un ciclo de innovación completo de "tracción por escenarios industriales, avance en algoritmos de vanguardia y base de potencia de cómputo nacional", que conecta todo el flujo desde las necesidades operativas, la investigación y desarrollo tecnológico hasta la aplicación práctica. Las tres partes desempeñan roles complementarios y profundamente integrados, superando conjuntamente múltiples desafíos técnicos centrales del sector.

La CSEE, como institución líder del proyecto, cuenta con décadas de experiencia en el campo de la meteorología eléctrica, acumulando un profundo conocimiento técnico y práctico del sector. El equipo ha integrado datos de medición real de miles de estaciones de energía renovable en todo el país, datos de monitoreo meteorológico de líneas de transmisión y casos históricos de desastres meteorológicos, definiendo los estándares operativos y normas de verificación para toda la cadena de programación de la red, inspección y mantenimiento de equipos, y conexión a la red de energía renovable. Lidera el desarrollo y la iteración del modelo, corrigiendo con precisión las desviaciones de adaptación entre los algoritmos y las operaciones reales de la red, resolviendo por completo el problema crónico de desconexión entre la tecnología de IA y los escenarios industriales del sector eléctrico.

La Universidad de Ciencia y Tecnología de China aprovecha sus ventajas interdisciplinarias en matemáticas, física e inteligencia artificial para optimizar la arquitectura y los algoritmos del modelo. El equipo ha creado por primera vez una arquitectura de pronóstico anidada de tres niveles "global-nacional-provincial", que mediante la transferencia progresiva de "conocimiento-estructura-parámetros" eleva la resolución espacial del modelo provincial a 3×3 kilómetros, logrando pronósticos meteorológicos precisos a nivel de estación.

Al mismo tiempo, se optimizaron específicamente los mecanismos de atención y las funciones de pérdida multiobjetivo, se desarrollaron algoritmos propios de asimilación de datos multi-fuente que integran datos de observación multidimensionales de estaciones terrestres y sensores de campo, logrando avances clave en la estimación refinada de generación y el reconocimiento preciso de meteorología extrema. La incorporación de funciones de pérdida adaptadas al escenario eléctrico resuelve eficazmente el problema común de los modelos generales de "pronósticos convergentes y fallos en eventos extremos", permitiendo que la predicción meteorológica con IA se adapte profundamente a la lógica operativa de la red y mejorando la capacidad de alerta y pronóstico de más de 10 tipos de meteorología de alto impacto para la red eléctrica.

Hygon proporciona la base de potencia de cómputo nacionalizada de todo el proceso para el modelo, consolidando los cimientos de autosuficiencia controlable. El proyecto se apoya en la plataforma nacional de cómputo de IA DCU-3G para soportar íntegramente las operaciones nacionalizadas de preprocesamiento de datos, asimilación de datos, entrenamiento de modelos e inferencia en línea. El equipo de I+D ha optimizado la arquitectura de coordinación almacenamiento-cómputo-transmisión según las características de cálculo de cuadrículas meteorológicas de alta resolución, adaptando y ajustando profundamente los marcos principales de aprendizaje profundo, logrando una mejora de cien veces en la eficiencia de cálculo de pronósticos, eliminando por completo la dependencia de potencia de cómputo extranjera y alcanzando verdaderamente la autosuficiencia controlable de toda la cadena del gran modelo meteorológico eléctrico.

Equipo de I+D y ventajas principales del gran modelo meteorológico eléctrico "Jiheng"

El DCU-3G de Hygon es perfectamente compatible con marcos principales como PyTorch y TensorFlow, reduciendo significativamente la barrera de entrada para la I+D y el despliegue. Gracias a su potencia de cómputo de alta densidad y su optimización a nivel de operadores, una sola tarjeta DCU puede completar el pronóstico meteorológico global de los próximos 10 días en menos de 1 minuto, con una eficiencia cien veces superior a la de los modelos numéricos tradicionales, proporcionando un sólido soporte de cómputo para pronósticos meteorológicos de alta frecuencia y alta precisión de la red eléctrica.

Gracias a la matriz de innovación colaborativa tripartita, "Jiheng" ha completado el ciclo cerrado completo de "demanda que impulsa la I+D, iteración bidireccional de datos y cómputo, y perfeccionamiento en combate real", transformándose de un resultado tecnológico de laboratorio a un centinela meteorológico que vigila la red eléctrica día y noche.

Los resultados de la implementación de "Jiheng" validan el éxito del modelo de colaboración tripartita de "tracción operativa, avance algorítmico y base de cómputo". En cuanto al rendimiento de pronóstico, el error de pronóstico de velocidad del viento a 10 días es básicamente equivalente al de los modelos internacionales principales, y el pronóstico de temperatura cercana a la superficie alcanza el mejor rendimiento entre todos los modelos evaluados.

Las pruebas en escenarios reales de redes eléctricas en múltiples regiones del país confirman que la precisión integral del pronóstico del modelo se compara con los modelos internacionales de IA meteorológica de primer nivel, logrando liderazgo en múltiples indicadores de escenarios específicos. La precisión de la predicción de generación ha mejorado significativamente en más del 70% de las estaciones de energía renovable, permitiendo anticipar desastres como convección severa, nevadas intensas y acumulación de hielo en líneas, proporcionando una ventana de amortiguación suficiente para el ajuste de carga de la red, el mantenimiento de equipos y la respuesta a emergencias. Actualmente, el modelo se ha integrado en las plataformas de programación eléctrica de múltiples provincias, operando de forma regular 7×24 horas, con un conjunto completo de soluciones técnicas, hardware de soporte y procesos de mantenimiento maduros, listo para su despliegue a gran escala en todo el país.

En el contexto histórico de la construcción del nuevo sistema eléctrico y la autosuficiencia tecnológica energética, las tres partes continuarán profundizando la colaboración a largo plazo entre industria, universidad e investigación, iterando y optimizando continuamente las funciones y el rendimiento del modelo "Jiheng", y perfeccionando constantemente las capacidades de observación, pronóstico y alerta meteorológica inteligente para el sector eléctrico.

La implementación regular del gran modelo meteorológico eléctrico de cadena nacionalizada "Jiheng" representa tanto un avance clave en la transformación inteligente del campo de la meteorología eléctrica como un ejemplo típico de innovación autónoma en el sector vertical de IA energética de China mediante la colaboración entre industria, universidad e investigación. Su paradigma integrado de implementación de "escenario + algoritmo + potencia de cómputo" ha logrado romper las barreras tecnológicas extranjeras y las dificultades de implementación de los modelos generales, abriendo la cadena completa de I+D independiente, aplicación práctica y promoción a gran escala de grandes modelos verticales de la industria.

En el futuro, con la iteración continua de la tecnología, la expansión de los escenarios de aplicación y la replicación y promoción continua de los modelos innovadores, "Jiheng" seguirá liberando el valor de la tecnología de IA nacional, consolidando los cimientos sólidos para la operación segura, eficiente e inteligente del nuevo sistema eléctrico, impulsando la transformación ecológica y la modernización de la industria energética de China, la implementación profunda de los objetivos de "doble carbono" y potenciando integralmente el desarrollo de alta calidad de la autosuficiencia tecnológica en el sector energético.