“璞云·天空地一体化能源大模型平台”，以自研全球高分辨率、高精度气象大模型为基础，结合新能源行业需求，提供集天气数据、资源评估、功率预报、电价预测、遥感影像、智能对话为一体的全生命周期数据服务，打造数据齐全、预报准确、使用便捷的一站式新能源数据平台。

“璞云·天空地一体化能源大模型平台”界面

璞云官网直达链接
https://puyun.metac-inc.com/

         01璞云气象AI大模型    

         基于海量历史气象数据，璞云气象大模型采用LK-FCN结构，构建任意分辨率的高精度全球气象模型。在0.1°×0.1°分辨率的预报中，其气温、风速、降水等要素预测精度优于EC的HRES产品，计算效率更领先于传统数值天气，可在1分钟内完成未来1-10日的全球天气预报，为新能源场站实时决策提供支持。模型训练采用并行训练、全分片数据并行（FSDP）和梯度检查等大模型训练技术，实现了海量气象数据高效编解码及数据吞吐，确保高效稳定训练，降低资源消耗。

璞云气象大模型架构
 

璞云气象AI大模型
[EC AI-Models插件代码仓库]
https://github.com/Yu-Kai-dev/ai-models-puyun
*[AI-Models]是EC独家打造的人工智能大模型插件
 

 02 璞云功率预报模型

基于自研全球天气预报模型产生的高精度、高分辨率气象 数据，并融合ECMWF、GFS等多种数据源，创新设计了新型功率预报模型，其中包括标准模型和定制化模型。标准模型采用全国数百个场站数据集合，并将经纬度、风机信息(切入切出风速、额定功率)进行编码，训练完成后即可应用于任意位置、任意风机信息，精度达到可用效果。定制化模型采用一站一模型的策略，针对该场站的位置、风机、地形、场站状态(限电、检修等)建立模型，可大幅度提高预报精度。

03璞云天空地一体化大语言模型

璞云天空地一体化大语言模型具备独创架构及超130亿模型参数。在训练参数上，大模型基于约3200亿高质量tokens展开训练，覆盖新能源、农业、气候变化及双碳战略等领域，强化特定领域预训练效果。在模型架构层面，大语言模型基于气象大模型，结合60万+指令微调数据，全面提升输出准确性与时效性，为新能源气象、农业气象等多场景提供强劲的数据与技术支持。
 

璞云大语言模型架构 

璞云气象预测机器人 

04 璞云遥感视觉模型 

基于多源遥感影像，璞云遥感视觉模型提出了一种创新图像分割算法：即通过影像质量增强、域自适应等先进的AI技术，实现高精度目标识别与变化检测。该模型能够高效、快速、且精准地提取风力发电机、集中式光伏、分布式光伏等新能源发电设施的空间信息，适用于大范围遥感数据处理。其优势在于通过独特的半监督学习算法，模型能够在小样本环境下高效训练，大幅减少传统标注数据需求，显著提升地物模型提取效率。

璞云遥感视觉模型示例图

05 璞云电价预测模型

基于交易中心披露信息及AI气象大模型预报数据，深度挖掘电力价格高影响因子，结合Transformer、LSTM、XGBoost、SVM等多种时间序列建模方法，打造更为精准的电力现货市场价格预测模型。同时自研负荷预测和新能源发电功率预测模型，能够充分考虑气象条件、新能源预测偏差及市场供需变化对于电力现货市场价格及价差的影响，辅助新能源发电商完成更为快速、可靠的电力交易决策。

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米塔碳 (Meta Carbon)智能科技有限公司，是一家专注于人工智能技术研发的科技型公司，公司愿景是将AI技术垂直应用到行业中，赋能企业智能化发展。公司依托自研人工智能底座，在能源电力、金融科技领域创新应用，孵化出面向行业的人工智能产品，致力于为客户提供优质的服务。