[发明专利]一种多源气象数据集成方法及系统

权利要求书

1.一种多源气象数据集成方法，其特征在于，所述方法包括：

采集天气气象数据和电力气象数据形成原始数据；

将所述原始数据格式统一为预设的标准格式；

将统一为预设标准格式的所有气象数据进行集成处理形成气象监测数据集；

所述将原始数据格式统一为预设的标准格式后还包括：

将统一为预设标准格式的所有气象数据存储到多源气象数据库中；

所述将统一为预设标准格式的所有气象数据进行集成处理形成气象监测数据集包括：

将统一存储的所有气象数据进行集成处理形成气象监测数据集；

所述将统一存储的所有气象数据进行集成处理形成气象监测数据集包括：

对多源气象数据库中的气象数据进行异常处理；

然后采用插值分析法、缓冲区分析法和叠置分析法对异常处理后的数据集合，生成气象监测数据集；

所述对多源气象数据库中的气象数据进行异常处理包括：

判断多源气象数据库中的气象数据是否存在异常数据，若存在则剔除异常数据；

所述判断多源气象数据库中的气象数据是否存在异常数据，包括：

进行逻辑一致性检验，包括：将低于预设阈值的气象数据定义为异常数据；

进行时间连续性检验，包括判断待预测气象数据在连续时间范围内的规律性的变化；若单位时间内数据变化明显或者无变化，则定义当前时刻的数据为可疑数据，并与历史异常数据进行一致性比对，若可疑数据与历史异常数据一致，则确定所述可疑数据为异常数据；

进行空间一致性检验，包括：基于空间地理信息，结合四方位划分的方法，以目标位置为圆心划分不同半径的区域，基于空间地理信息检验东西南北四方位的气象数据关联性，若某一天气数据波动明显，则判定所述天气数据为异常数据；其中，空间地理信息包括下垫面数据信息和输电线路杆塔坐标信息；

进行完整性与正确性检验，包括：检查气象数据的完整性与正确性，将未包含全部属性的气象数据定义为异常数据；所述气象数据的属性，包括文件命名、数据文件、数据分层、要素表达、数据格式、数据组织、数据存储介质、原始数据；

基于数据挖掘的关联匹配检验，包括：利用Apriori算法生成频繁项集，获取频繁项集产生置信度为0.6以上的关联规则，将不同气象要素的变化进行关联，建立气象数据规则库；将多源气象数据库中每个时刻的气象要素根据关联规则与气象数据规则库中的每条规则进行匹配，逐时刻检验不同气象要素的变化是否与关联则匹配，将无法匹配的数据定义为异常数据；

所述利用Apriori算法生成频繁项集包括：

根据实际工况在多源气象数据库中选取气象要素，根据仪器说明书及导出数据格式，获取地面观测站数据库中包含监测站点编号、名称、时间、经纬度信息、海拔高度和气象要素观测值；

对气象要素观测值进行离散化处理，并按气象要素的类别和等级分类；

根据预设的支持度阈值和置信度阈值，采用Apriori算法计算获取满足支持度和置信度阈值允许范围内的气象要素观测值的关联规则构成的频繁项集。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将原始数据格式统一为预设的标准格式包括：通过特征要素提取法和数据反演法将数据转化为标准格式；所述标准格式为ASCII文本格式。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述天气气象数据包括：卫星天气数据、气象站天气数据；所述电力气象数据包括：新能源场站观测数据、雷达数据和输电线路数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述输电线路数据包括监测时间、线路名称、杆塔号、经纬度信息和气象要素观测值；

所述新能源场站观测数据，包括风电场编号、测风塔编号、轮毂高度、经纬度信息和气象要素观测值；

所述雷达数据，包括站点编号、名称、采集时间、雷达波长、回波形状、体扫层数和经纬度信息；

所述卫星天气数据，包括采集时间、波段、频谱范围、分辨率和气象要素反演矩阵数据。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集天气气象数据包括：

通过气象部门获得气象站天气数据；

通过网络下载或者卫星接收站接收卫星天气数据。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集电力气象数据包括：

通过气象部门获得雷达数据；

利用新能源场站装有的气象装置，获得RWD格式的新能源场站观测数据；

利用输电线路装有的微气象在线监测装置，获得地形复杂地区覆盖输电通道的输电线路数据。