Theo E Small Data vào ngày 12 tháng 4, Phòng thí nghiệm Năng lượng tái tạo quốc gia (NREL) của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ đã phát triển mô hình học máy tổng quát SUP3RCC để mô phỏng các tác động đến năng lượng và khí hậu trong tương lai. Mô hình này là một mô hình nguồn mở sử dụng công nghệ học máy tổng quát để tạo ra các bộ dữ liệu khí hậu trong tương lai có độ phân giải siêu cao, bao gồm dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và bức xạ mặt trời, những dữ liệu này rất quan trọng để hiểu tác động của biến đổi khí hậu đối với tài nguyên gió và mặt trời tại địa phương và năng lượng Tác động của nhu cầu là rất quan trọng. Hiện tại, các mô hình tương tự có những thiếu sót về độ phân giải không gian và thời gian, chi phí tính toán và các hạn chế về vật lý. So với các mô hình công nghệ thu nhỏ động truyền thống, SUP3RCC có độ phân giải không gian tăng 25 lần và độ phân giải thời gian tăng 24 lần, tức là khối lượng dữ liệu tăng lên 15.000 lần và nhanh hơn 40 lần so với mô hình công nghệ thu nhỏ động truyền thống , có thể hỗ trợ hiệu quả cho các nhà quy hoạch hệ thống năng lượng trong quy hoạch quy mô lớn. Kết quả nghiên cứu liên quan đã được công bố trên tạp chí Nature Energy.
TRANG TỔNG HỢP, PHÂN TÍCH TIN TỨC VỀ KH-CN
