据E Small Data 4月12日消息，美国能源部国家可再生能源实验室（NREL）已开发了模拟未来能源气候影响的生成式机器学习模型SUP3RCC。该模型是开源模型，使用生成式机器学习来生成超分辨率的未来气候数据集，包括温度、湿度、风速和太阳辐照度等数据，这些数据对于解气候变化对当地风能和太阳能资源以及能源需求的影响至关重要。目前同类模型在空间和时间的分辨率、计算成本和物理约束方面都存在短板，SUP3RCC相比传统动态降尺度技术模型，空间分辨率增加了25倍，时间分辨率增加了24倍，即数据量增加了1.5万倍，同时比传统动态降尺度技术模型快40倍，可以有力支持能源系统规划者进行大规模规划。相关研究成果发表于《自然·能源》期刊。

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