疾风气象大模型：多模态时空智能赋能电力交易新范式

引言

在全球能源转型和电力市场化的双重背景下，气象因素对电力交易的影响日益凸显。据统计，气象条件直接影响电力供需关系的60%以上，而极端天气事件导致的电力市场波动损失年均超过百亿元。传统气象预报方法在时空分辨率和预测精度上已难以满足电力交易的高标准需求。

"疾风气象大模型"应运而生，该模型突破单一数据模态限制，创新性地融合了卫星遥感、地面观测、雷达数据等多源信息，结合深度时空序列建模技术，构建了电力行业专属的气象预测解决方案。本研究将系统阐述该模型的技术架构及其在电力交易中的实际应用价值。

一、疾风气象大模型的技术架构

疾风气象大模型的核心技术创新在于其多模态数据融合框架。模型整合了来自气象卫星的高空云图、地面观测站的温湿度数据、多普勒雷达的降水信息以及电力系统的历史负荷记录，通过特征对齐和跨模态注意力机制，实现了异源数据的有效协同。在数据处理层面，采用了小波变换降噪和时空归一化方法，确保不同来源、不同分辨率的数据能够无缝衔接。

时空建模是疾风模型的另一大技术亮点。模型采用分层时空图神经网络架构，底层捕捉局部气象站点的微观变化，中层构建区域气候相互影响关系，顶层把握宏观天气系统演变趋势。这种"微观-中观-宏观"的三级建模策略，配合门控时空注意力机制，显著提升了模型对复杂气象过程的刻画能力。实验表明，该架构在48小时预报窗口的均方根误差比传统数值预报降低27%。

二、极端天气下的电力交易支撑

在台风、寒