[发明专利]一种用于微电网系统的气象预测方法

权利要求书

1.一种用于微电网系统的气象预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、定时采集t时刻的本地气象信息R_t并存储下来；

步骤二、从国家气象局获取地址与步骤一中的地址相同、时间点与步骤一中时间点相同的以下数据：

获取气象局历史真实的气象信息并存储起来；

获取与气象局历史真实的气象信息相对应的气象局历史预测气象信息，该气象局历史预测气象信息称为F1_t；

获取气象局未来天气预报信息，气象局未来天气预报信息用F1'_t表示；

步骤三、采用平滑指数方法预测下一时刻气象信息：

平滑指数方法的具体过程如下：

(1)已知t时刻的本地气象信息R_t以及t-1时刻的气象局未来天气预报信息F1′_t-1；

(2)训练平滑系数要求平滑系数的大小是根据F1'_t-1和R_t，由公式(1)训练得到

其中，R_t+1表示t+1时刻的本地气象信息；

(3)由步骤(2)训练出一个确定值；

(4)由公式(1)和得出，由平滑指数方法得到的t时刻预测气象值为F2_t，

步骤四、利用线性回归方法，将F1_t、F2_t当作输入，R_t当作目标列，拟合出一个优化气象信息回归模型，并根据该模型预测出未来一段时间的气象信息。

2.根据权利要求1所述的一种用于微电网系统的气象预测方法，其特征在于，步骤四具体如下：

利用线性回归方法，将F1_t、F2_t当作输入，R_t当作目标列，拟合出一个优化气象信息回归模型；

其中，R_t＝{r_t1,r_t2,...,r_ti,...,r_tn}，r_ti表示t时刻的本地气象信息R_t第i种气象类型，n表示气象类型的种类，R_t一共有n种气象类型,F1_t＝{f1_t1,f1_t2,...,f1_ti，...,f1_tn}，f1_ti表示F1_t的第i种气象类型，F1_t一共有n种气象类型，本地预测气象信息F2_t＝{f2_t1,f2_t2,...,f2_ti，...,f2_tn}，f2_ti表示F2_t的第i种气象类型，F2_t一共有n种气象类型；

根据t取不同时刻时R_t,F1_t,F2_t训练气象信息回归模型如下：

其中，上标T表示矩阵转置，c^T＝[c₁,c₂,...,c_i,...,c_n]^T是线性回归模型的参数，c_i表示第i个参数，c一共有n个参数；θ^T＝[θ₁,θ₂,...,θ_i,...,θ_n]^T是线性回归模型的参数，θ_i表示第i个参数，θ一共有n个参数；γ^T＝[γ₁,γ₂,...,γ_i,...,γ_n]^T是线性回归模型的参数，γ_i表示第i个参数，γ一共有n个参数；

根据训练出的气象信息回归模型得到相对于R_t下一刻的气象信息预测值R′_t+1由公式(4)得到