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[发明专利]基于气象数据的高时间分辨率光伏功率预测方法和装置-CN202311035011.9有效
发明人：施垚;张清皓;艾倩雯;卢樟林;林超;裘薇;钟方军;张锴;陆锡航;李佳萍;王志毅 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于气象数据的高时间分辨率光伏功率预测方法和装置，涉及电力行业领域；该方法包括获取目标区域预设时长的高分辨率的多源数据集；以再分析气象数据为训练样本，以再分析辐射数据为样本标签，对深度学习模型进行训练，得到预训练模型；以融合气象数据为训练样本，以辐射数据为样本标签，对预训练模型进行训练，得到辐射预测模型；该方法能够使用预设未来时长的融合气象预测数据，通过辐射预测模型，对预设未来时长的辐射预测值进行预测。本申请在解决构建辐射预测模型过程中训练样本不足的问题同时，也解决了辐射监测数据缺失的问题，进一步的提升预测辐射预测值的准确性。
基于气象数据时间分辨率功率预测方法装置

[发明专利]定量降水估计方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202310987632.0有效
发明人：张金;林超;张新忠;董军;蔡昌洪;张俞;叶先才;王子翔 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供了一种定量降水估计方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及信息处理技术领域，本发明先获取目标地区在目标时间范围内的目标天气雷达数据，然后基于目标天气雷达数据和训练后的定量降水估测模型，得到初始降水估测结果，进而确定目标地区在目标时间范围内的格点定量降水估测结果；其中，定量降水估测模型用于通过捕捉相邻数据之间的时间依赖性和空间相关性进行定量降水反演。这样利用基于深度学习的时空序列模型训练得到的定量降水估测模型，对目标天气雷达数据进行定量降水反演，考虑了降水的时空依赖性，因此有效的提升了降水反演精度，缓解了现有技术中存在的因忽略降水的时空依赖性而导致的预报不准确的技术问题。
定量降水估计方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]分布式光伏短期预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310961866.8有效
发明人：艾倩雯;张清皓;施垚;卢樟林;吴洁瑕;林超;裘薇;王志毅;钟方军;张锴;陆锡航;李佳萍 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种分布式光伏短期预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取研究区中每个分布式电站的多源数据集合；通过降尺度及订正模型基于多源数据集合确定气象预报数据集；以及通过反演辐射模型基于多源数据集合确定辐射数据；将研究区划分为多个电站集群，并从每个电站集群包含的分布式电站中确定每个电站集群的基准电站；确定基准电站所处位置处的当前天气类型，以通过当前天气类型对应的短期光伏功率预测模型，基于基准电站的气象预报数据集和辐射数据，确定基准电站的短期光伏功率预测值；根据每个电站集群内基准电站的短期光伏功率预测值，确定研究区的目标短期光伏功率预测值。本发明可以显著提高分布式光伏短期预测的准确率。
分布式短期预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]冰雹识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310821981.5在审
发明人：生菡;虞雅璠;秦昊宇;陈云刚;林超;刘海洋;叶先才;董军 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种冰雹识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，包括：基于当前地面站观测数据确定冰雹待预警区域，并对冰雹待预警区域的卫星数据进行解析得到目标数据集；对目标数据集对应的邻接矩阵进行自适应注意力机制计算，得到第一注意力特征矩阵；通过预先训练的冰雹识别模型，基于第一注意力特征矩阵对冰雹待预警区域进行冰雹识别，得到冰雹待预警区域对应的第一冰雹识别结果。本发明可以高效、准确地对冰雹天气进行识别，还可以实现对冰雹的提前预警。
冰雹识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于空间坐标转换的雷达数据空间渲染方法和装置-CN202310802265.2在审
发明人：柴亚东;林超;李聪聪;袁丽爽;杨立博;黄艳媛 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T15/20 文献下载
摘要：本申请提供一种基于空间坐标转换的雷达数据空间渲染方法和装置，该方法包括对目标区域图片进行解码，得到目标区域图片对应的目标气象现象数据和目标经纬数据；基于地理坐标系中的经纬度与三维地球模型下的地心直角坐标系的三维坐标之间的映射关系，将目标区域图片中的目标经纬数据转换到地心直角坐标系中，得到目标三维坐标，基于目标三维坐标确定目标区域图片对应的目标包围盒；在当前视角下，基于光线追踪算法和目标包围盒，在目标三维坐标中进行筛选，得到待显示三维坐标；根据待显示三维坐标对应的目标气象现象数据，进行当前视角下的图像渲染。该方法能够实现大数据量的气象现象数据与三维地球模型相结合进行可视化展示。
一种基于空间坐标转换雷达数据渲染方法装置

[发明专利]基于transformer深度学习模型的暴雨落区识别预警方法和装置-CN202310628014.7在审
发明人：刘海洋;陈云刚;姜钤川;林超;蔡昌洪;虞雅璠;方璘王昊 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供了基于transformer深度学习模型的暴雨落区识别预警方法和装置，涉及气象监测的技术领域，包括：获取样本气象降水观测数据，并基于样本气象降水观测数据的标签确定出本气象降水观测数据对应的目标数据；基于因子分析算法和目标数据，确定出特征因子；基于样本气象降水观测数据和特征因子，对Swin_Transformer暴雨识别深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型；在获取到待处理目标数据之后，利用目标深度学习模型和待处理目标数据，预测待处理目标数据对应的暴雨落区，解决了现有的暴雨落区识别预警方法的准确性较差的技术问题。
基于 transformer 深度学习模型暴雨识别预警方法装置

[发明专利]一种ECMWF模式的温度订正方法和装置-CN202310483763.5在审
发明人：刘仕民;董军;陈云刚;林超;谢凯浪;刘海洋;蔡昌洪 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01W1/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种ECMWF模式的温度订正方法和装置，涉及气象数据处理技术领域，包括：获取待订正气象站从起报时刻至当前时刻的温度数据；对低时间分辨率2米预报温度数据进行插值处理，利用预设超参数集合和高时间分辨率2米实测温度数据，对高时间分辨率2米预报温度数据进行修订，得到订正后的2米预报温度数据；重复执行上述步骤预设次数，得到目标时间段内的订正后的2米预报温度数据；基于目标时间段内的订正后的2米预报温度数据和目标时间段内实测温度数据，确定待订正气象站的最优预设超参数；利用最优预设超参数，对之后的高时间分辨率2米预报温度数据进行订正，解决了ECMWF模式温度预报数据准确性较低的技术问题。
一种 ecmwf 模式温度订正方法装置

[发明专利]一种气象模式和同化系统的垂直层匹配方法和装置-CN202310565864.7有效
发明人：吴洁瑕;余易品;庄世宇;林超;张新忠 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种气象模式和同化系统的垂直层匹配方法和装置，涉及气象数据处理的技术领域，包括：获取MPAS‑A气象模式预报的气象背景场，并对气象背景场进行变量转换处理和水平网格转换处理，得到初始背景场；基于初始背景场中的气压数据和预设σ‑p混合层，确定出预设σ‑p混合层中每一垂直层的垂直层系数；基于预设σ‑p混合层中每一垂直层的垂直层系数，对初始背景场进行三次样条插值处理，得到中间背景场；基于预设σ‑p混合层中每一垂直层的垂直层系数，计算出背景误差协方差，对中间背景场进行数据类型转换处理，得到目标背景场，解决了气象模式和同化系统的垂直层匹配方法的准确度较低且过程复杂的技术问题。
一种气象模式同化系统垂直匹配方法装置

[发明专利]一种针对粒子相态的动态集合识别方法和装置-CN202310389454.1有效
发明人：张俞;黄万龙;林超;张新忠;张金;王子翔 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明提供了一种针对粒子相态的动态集合识别方法和装置，涉及气象数据处理的技术领域，包括：获取待识别区域的历史气象数据，其中，气象数据包括：雷达基数据和地面气象站的逐小时温度数据；基于梯形隶属函数，构建初始相态识别方程组；基于历史气象数据，对初始相态识别方程组进行修正，得到局地相态识别方程组；在获取到待识别区域的当前气象数据之后，利用局地相态识别方程组和当前气象数据，确定出待识别区域的当前粒子相态识别结果，解决了现有的粒子相态识别方法局地性较强且识别准确率较低的技术问题。
一种针对粒子相态动态集合识别方法装置

[发明专利]一种冰雹预警方法和装置-CN202211346167.4在审
发明人：虞雅璠;林超;刘海洋;秦昊宇;陈云刚;生菡;张金;李扬;叶先才 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种冰雹预警方法和装置，涉及冰雹预测的技术领域，包括：获取待预警区域的历史气象数据，其中，历史气象数据包括：雷达数据，数值预报数据和冰雹站点观测数据；基于模糊逻辑、随机森林模型和历史气象数据，确定出风暴单体的特征数据和特征数据的隶属度函数；基于特征数据和特征数据的隶属度函数，确定出初始风暴单体；基于初始风暴单体对应的历史气象数据构建数据集，并利用数据集对图像识别模型进行训练，得到冰雹预警模型；在获取到待预警区域的当前气象数据之后，利用当前气象数据和冰雹预警模型，对待预警区域进行冰雹预警，解决了现有的冰雹预警结果准确性较低的技术问题。
一种冰雹预警方法装置

[发明专利]一种基于滑动时空匹配的冰雹数据集生成方法和装置-CN202211162612.1有效
发明人：柴文涛;钟科;林超;薛洪斌;谭永强;陈云刚;张一明;任强;谢仲华;郭振东;张志杰;邢武杰;孙永尚;王相浩;刘雪莲;张会彬;宋敏敏 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于滑动时空匹配的冰雹数据集生成方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：获取待匹配区域的多普勒天气雷达基数据和地面降雹数据；对多普勒天气雷达基数据进行解析，确定出待匹配区域的风暴体和风暴体的特征参数；对风暴体和地面降雹数据进行滑动时空匹配，确定出地面降雹数据对应的风暴体；基于地面降雹数据对应的风暴体的特征参数和地面降雹数据，构建冰雹数据集，解决了现有的冰雹数据集的可用性和可靠性较差的技术问题。
一种基于滑动时空匹配冰雹数据生成方法装置

[发明专利]一种基于模糊逻辑的飞机积冰预测方法和装置-CN202211177714.0有效
发明人：李书一;王叶;陈云刚;林超;叶先才;蔡昌洪;方璘王昊 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F17/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于模糊逻辑的飞机积冰预测方法和装置，涉及飞机积冰预测的技术领域，包括：获取待预测区域的目标数据，并基于模糊逻辑构建目标数据对应的隶属度函数；基于目标数据、隶属度函数和隶属度函数对应的权重因子，构建预报指数方程组；基于预报指数方程组和待预测区域对应的实际飞机积冰数据集，计算出每个预报指数方程对应的虚警率和正确率；基于每个预报指数方程对应的虚警率和正确率，构建ROC曲线图，并基于ROC曲线图，确定出目标预报指数方程；基于目标预报指数方程对应的虚警率和正确率和实际飞机积冰数据集，确定待预测区域的飞机积冰严重程度的判别阈值，解决了现有的飞机积冰预测方法的预测准确率较低的技术问题。
一种基于模糊逻辑飞机积冰预测方法装置

[发明专利]一种识别强对流云团的方法及装置-CN201911423710.4有效
发明人：陈云刚;张堃;康晖;孙乃秀 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种识别强对流云团的方法及装置，该识别强对流云团的方法包括：基于三维雷达回波数据，根据不同类型云团发展高度和强度的差别，识别出砧云团，过渡砧云团，层云团和对流云团，得到雷达云分类结果；获取卫星云图的亮温数据，针对每一格点，提取以该格点为中心的特征区域，对所述特征区域进行卷积和池化操作，基于卷积和池化操作的结果识别出9类云团，得到卫星云分类结果；对得到的雷达云分类结果和卫星云分类结果进行时空匹配，基于统计获得的地面强对流天气对应的云团类型，对时空匹配结果进行重合处理，获取强对流云团。有效提高强对流云团的识别追踪精度。
一种识别对流云团方法装置

[发明专利]一种基于多源数据的本地清单网格化制作方法和装置-CN202211125455.7在审
发明人：谢运兴;林超;张新忠;刘娜;游致帷;吴洁瑕;李扬;马奕;马文佳 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多源数据的本地清单网格化制作方法和装置，涉及环境保护的技术领域，包括：获取目标区域内用户通过排放源清单模板填报的本地排放源清单和目标区域的第一目标数据；基于本地排放源清单和本地排放源清单对应的第二目标数据，计算出本地排放源清单对应的排放总量；基于第一目标数据，构建目标区域的高分辨率空间网格信息数据；基于模式配置文件和高分辨率空间网格信息数据，对排放总量依次进行空间分配、时间分配和物种分配，得到空间分配本地排放源清单网格化数据、时间分配本地排放源清单网格化数据和物种分配本地排放源清单网格化数据，解决了现有的本地排放源清单网格化数据的准确性较低的技术问题。
一种基于数据本地清单网格制作方法装置

[发明专利]一种基于深度学习模型的雷达回波外推方法和装置-CN202210362665.1有效
发明人：李海飞;钟科;薛洪斌;谭永强;任强;谢仲华;郭振东;张一明;王相浩;邢武杰;孙永尚;刘雪莲 -专利权人： 北京弘象科技有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习模型的雷达回波外推方法和装置，涉及雷达回波外推的技术领域，包括：获取样本云层的多普勒天气雷达基数据，并确定出样本云层的组合反射率数据；利用半拉格朗日光流法对样本云层的组合反射率数据进行回波外推，得到回波外推数据；获取目标卫星数据，对目标卫星数据、样本云层的组合反射率数据和回波外推数据进行灰度处理，得到灰度数据；利用灰度数据和样本云层对应地面的高程数据，对目标模型进行训练，得到预测模型；在获取到待处理云层的云层数据之后，将待处理数据输入预测模型，得到最终深度学习雷达回波外推序列，解决了现有技术中雷达回波外推的准确性较低的技术问题。
一种基于深度学习模型雷达回波方法装置

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