野火煙霾影響太陽能發電？康乃爾大學AI預測工具精準把關

野火肆虐不僅吞噬家園與生態，更悄悄威脅著現代能源命脈——太陽能發電系統。當漫天煙塵遮蔽陽光，光伏板發電效率可能驟降30%以上，這項隱形危機正引發能源專家的高度關注。

康乃爾大學研究團隊近期開發出革命性AI預測模型，能比現行方法更精準預測野火煙霾對太陽能發電的衝擊。主導研究的張麥斯教授（工程學院Irving Porter Church講座教授）強調：「當太陽能佔比提升，預測失準導致的備用發電成本將呈指數成長。」這項突破性研究已刊登於《環境研究通訊》期刊。

研究靈感源自2023年加拿大野火事件，當時美國東北部太陽能發電量異常下滑。張教授團隊分析發現，紐約獨立系統運營商（NYISO）的傳統預測模型在煙霾期間嚴重高估發電量。「電力市場需要精準預測來平衡供需，過度樂觀的預測反而會破壞系統穩定。」

團隊創新整合美國海洋大氣管理局的「高解析度快速更新煙霧預報系統」（HRRR-Smoke），透過機器學習分析氣溶膠濃度與煙塵質量密度等關鍵資料。這是學界首次將該系統應用於能源領域，展現政府氣候資料的公共價值。

由於紐約州野火事件相對罕見，研究團隊採用「升取樣」技術強化模型對極端事件的辨識能力。經紐約州能源研究發展局實測，新模型預測準確度顯著優於傳統方法，且能提供「每小時更新」的即時資料，突破既有研究僅能計算日均值的限制。

隨著極端氣候加劇與太陽能裝置量增長，張教授指出這項技術將成為維持電網穩定的關鍵：「我們正持續最佳化模型並推動實務應用，愈精準的預測，就能帶給民眾愈可靠的供電系統。」

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