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[发明专利]一种基于分时段气象关联模型的接触网跳闸次数预测方法-CN201810927795.9有效
发明人：林圣;余沁洋;王贞;赵丽平;高仕斌 -专利权人：西南交通大学;中国铁路总公司
申请日： 2018-08-15 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分时段气象关联模型的接触网跳闸次数预测方法，首先统计区域内接触网跳闸次数和气象信息的历史同期数据，再根据历史统计数据分析在不同月份中，导致该区域接触网跳闸的主导气象影响因素，将年际时间尺度转化为同类气象影响因素聚集的时间块，进行时间段划分；分时段拟合接触网跳闸次数与主导气象影响因素的函数表达式，最后以中长期气象预测数据为输入，带入到接触网月平均跳闸次数与主导气象影响因素出现的月平均天数的函数表达式中，预测得到该区域接触网在未来月份的跳闸次数
一种基于时段气象关联模型接触跳闸次数预测方法

[发明专利]基于松鼠杂草混合算法的神经网络短期电力负荷预测方法-CN201910957515.3有效
发明人：张勋才;丁莉芬;郑新华;赵凯;牛莹;王延峰;杨飞飞;黄春;孙军伟 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于松鼠杂草混合算法的神经网络短期电力负荷预测方法，步骤为：将待预测日前的历史电力负荷、气象因素及日期类型组成样本数据集，运用SPSS软件因子分析对气象因素数据进行主成分分析，提取主成分代替原来的气象因素变量组成新的样本数据集；将归一化后的历史电力负荷数据作为输出样本，气象因素和日期类型作为输入样本；应用松鼠杂草混合算法优化BP神经网络的权重和阈值构建SSIWO‑BP神经网络预测模型；将待预测日期类型和气象因素数据输入SSIWO‑BP
基于松鼠杂草混合算法神经网络短期电力负荷预测方法

[发明专利]基于无人机的火势发展预测方法及预测系统-CN202310849588.7有效
发明人：陈丹;代君雨;李逸;张铱莹;毛勇;边瑞;杨立;乔宇琛;程子轩 -专利权人：四川安信科创科技有限公司;四川省安全科学技术研究院
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：将图像或视频数据输入至预先训练好的识别检测模型中，获取火源位置数据、建筑物特征数据、可燃物特征数据及衍生特征数据；将火源位置数据、建筑物特征数据、可燃物特征数据及衍生特征数据输入至预先训练好的环境影响模型中，获得火势发展的环境影响因素数据；将实时气象数据、气象预测数据及火势发展的环境影响因素数据输入至预先训练好的气象数据处理模型中，获得环境因素影响下的气象数据；将火源位置数据、火势发展的环境影响因素数据及环境因素影响下的气象数据输入至预先训练好的火势发展预测模型中
基于无人机火势发展预测方法系统

[发明专利]一种基于气象数据以及数据趋势的负荷预测方法-CN201810008005.7有效
发明人：刘周斌;胡怡霜;丁一;沈然;崔文琪;方磊;卢毓东;汪自翔;谷泓杰;吕诗宁 -专利权人：国网浙江省电力公司电力科学研究院;浙江大学
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于气象数据以及数据趋势的负荷预测方法。设定负荷参数和气象因素；根据历史电力数据统计历史全年负荷参数分布变化曲线，对负荷参数与气象因素之间进行相关性分析，获得影响相关性值；对每项负荷参数与各个气象因素的关系采用多种方法预测，获得负荷参数函数及曲线本发明充分考虑气象数据对负荷波动的影响，充分考虑历史数据本身的特性趋势，将气象因素和负荷参数相结合，将趋势和相关性即利用数据本身的特性来快速验证预测的准确性，大大减少原有算法的工作量。
一种基于气象数据以及趋势负荷预测方法

[发明专利]一种森林火灾扩散模拟方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310689747.1在审
发明人：刘健;和海霞;王康杰;吕剑飞;范湘涛 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种森林火灾扩散模拟方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将所述地形因素、气象因素和可燃物因素输入森林火灾蔓延模型，基于所述森林火灾蔓延模型对所述地形因素、气象因素和可燃物因素进行模拟仿真在本发明实施例中，通过基于Rothermel速度模型和元胞自动机结合的森林火灾蔓延模型对着火点的地形因素、气象因素和可燃物因素进行模拟，得到火灾蔓延信息。
一种森林火灾扩散模拟方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种海上风电场短期风速预测方法和装置-CN202210146830.X在审
发明人：韩进先;马洪伟;甘毅;王靖杨 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种海上风电场短期风速预测方法，将多个风速影响气象因素输入基于BP神经网络的海上风电场短期风速预测模型，获得对于所述海上风电场的短期风速预测。预测模型的建立方法包括步骤：采集所述海上风电场的历史风速数据，包括与该历史风速数据对应的气象数据；采用灰色关联度理论，提取出关联度高的气象风速影响因素分析，剔除次要因素；将高关联度的气象影响因素作为所述预测模型的输入变量
一种海上电场短期风速预测方法装置

[发明专利]一种综合能源系统多元负荷预测方法-CN202211621894.7在审
发明人：侯健敏;孟莹;李志;余威杰;徐志豪 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种综合能源系统多元负荷预测方法，包括：获取综合能源系统数据，根据综合能源系统数据对各气象因素与负荷进行相关性分析，筛选出强相关性的历史气象因素数据；构建多元负荷耦合特征矩阵；根据气象因素数据对多元负荷耦合特征矩阵利用自适应考虑气象因素和多元负荷交叉耦合特性，降低了模型复杂度和预测时间，使得最终预测结果兼顾稳定性和精确性。
一种综合能源系统多元负荷预测方法

[发明专利]基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法-CN201810010772.1有效
发明人：邓裕文 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司娄底供电分公司;国家电网公司
申请日： 2018-01-05 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法，包括获取电网的历史负荷数据、历史气象数据和历史经济数据；建立负荷数据‑气象数据映射关系模型；分离基础负荷和气象负荷；建立基础负荷预测模型和气象负荷预测模型；求解基础负荷预测模型和气象负荷预测模型中的参数；对未来的电网负荷进行预测。本发明提供的中长期负荷预测方法，通过采用历史数据进行建模，同时考虑了经济因素和气象因素对电网负荷的影响，从而使得本发明的预测方法能够较好的预测电网负荷，预测精度高；本发明方法建立了负荷与其影响因素的解析关系
基于温度区间分解电网中长期负荷预测方法

[发明专利]一种基于社区划分的空气质量指数预测的方法-CN201910506119.9有效
发明人：陈伯伦;袁燕;朱国畅;花勇;马甲林;李芬芬 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：首先对气象因素和污染物因素的数据集进行处理，得到整理后的气象因素数据集和污染物因素数据集。接着计算任意两个城市间关于气象因素的相似度，得到各城市间的相似度矩阵。然后通过社区划分的方法，将跟目标城市相似性较高的城市归为一个社区，最后根据周边城市的污染物因素建立预测模型，进行预测。本发明降低了时间复杂度，提高了预测的准确度。
一种基于社区划分空气质量指数预测方法

[发明专利]一种基于气象影响因素的配网故障风险评估方法-CN201410361584.5在审
发明人：陈锦铭;李斌;郭雅娟;张小易;袁宇波;袁晓冬;何剑;黄伟;陈昊;郭静 -专利权人：国家电网公司;江苏省电力公司;江苏省电力公司电力科学研究院;江苏省电力公司南京供电公司
申请日： 2014-07-28 - 公布日： 2014-10-29 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于气象影响因素的配网故障风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：1）历史气象数据抽取及特征化；2）利用Canopy算法计算得到历史气象数据的初始中心点；3）利用K-Means算法计算得到气象簇；4）抽取电网故障数据并与气象数据关联；5）将电网故障数据与气象簇进行关联映射；6）计算得出各个气象簇的故障气象熵；7）根据电网区域的天气预报数据，与气象簇进行关联，并根据对应气象簇的故障气象熵得到其故障风险评估等级本发明旨在建立配网故障与气象各因素之间的关联关系并进行量化，进而利用天气预报对配网故障进行风险评估和预警。
一种基于气象影响因素故障风险评估方法

[发明专利]一种考虑气象因素的源网荷储协调规划方法-CN202210207856.0在审
发明人：程瑜;朱瑾;陈熙 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑气象因素的源网荷储协调规划方法，步骤包括：S1：采用场景分析法处理气象信息的不确定性；S2：对潮流方程进行线性化处理；S3：某确定气象场景下，考虑各时段气象因素恒定，以配电网投资运营商自身投资运行成本最小化确定规划方案及系统运行策略；S4：某确定气象场景下，考虑各时段气象因素存在波动，以配电网投资运营商自身投资运行成本最小化确定规划方案及系统运行策略。本发明计及了源网荷储各侧的协调运行对于规划的影响，同时充分考虑了由于气象因素的不确定性对储能规划的影响，对潮流方程进行了线性化处理，建立了混合整数线性优化模型，有利于配电网投资运营商精细化地进行系统规划
一种考虑气象因素源网荷储协调规划方法

[发明专利]一种多因素下集中式光伏电站内的光伏板部署优化方法-CN202211279638.4在审
发明人：李婷;明自强;范荣全;韩宇奇;胥威汀;陈玮;曾文慧;罗毅;朱觅;刘继春 -专利权人：国网四川省电力公司经济技术研究院;国网四川省电力公司;四川省新型电力系统研究院有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多因素下集中式光伏电站内的光伏板部署优化方法，包括依据光伏电站内的地理特征，将光伏电站内划分为多个地形区域；基于双重注意力机制LSTM模型，量化地形区域内的气象因素与光伏出力的关联关系；基于地形区域内的气象因素与光伏出力的关联关系，对光伏电站内光伏板进行部署。本申请在划分光伏电站内的不同地形时，利用多种地形特征，将各个子区域合理划分为数个地形并在建模量化每一个地形内的气象因素与光伏出力关联关系中，量化气象因素对光伏出力的作用，得到较为准确的考虑各个地形微气象特征的光伏预期出力值
一种因素下集中式光伏电站内光伏板部署优化方法

[发明专利]一种基于地缘性及气象性的心脑血管疾病防治方法-CN202210946929.8在审
发明人：王仲言;李新;郭晓坤;夏晓爽;齐雪梅;薛娟娟;王林 -专利权人：天津医科大学第二医院
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地缘性及气象性的心脑血管疾病防治方法，涉及高血压的防治技术领域。主要包括三个步骤：S1、分析高血压的处方；S2、分析气象因素与血压波动性的关系；S3、分析气象因素与心脑血管疾病的关系；S4、高血压的防治。本发明通过分析不同时间段和不同地区医院门诊抗高血压药物的使用情况，并进行对比得出干预药物处方的因素，同时结合对比血压的变化与气象因素变化之间的规律，得出心脑血管疾病的发生与气象因素的关系，便于针对性的制定高血压的预防和治疗方法
一种基于地缘气象脑血管疾病防治方法

[发明专利]一种光伏功率预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310050521.7在审
发明人：陈思安;徐慧明;耿若曦;孔令文;高剑;陈昊;许宝雨;杨晓梅;王堃;陶思成 -专利权人：国网数字科技控股有限公司;国网电易数字科技（雄安）有限公司;华北电力大学;国家电网有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种光伏功率预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及光伏功率预测领域，包括获取预测日和多个候选日数据；根据气象因素数据和光伏功率数据，利用皮尔逊相关系数法确定与光伏功率的相关程度最高的气象因素；对所述相关程度最高的气象因素数据进行小波包分解，根据小波包分解结果和其余的气象因素数据从若干个候选日中选择出多个相似日；对所有相似日的光伏功率数据进行小波包分解得到多个功率子序列，由多个所述功率子序列和相似日的气象因素数据构建得到多个相似日数据集
一种功率预测方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于曲线特征指标聚类的光伏输出功率预测方法和系统-CN202210233470.7在审
发明人：杨勇;彭道刚;牛浩明;张旭军;周治伊;赵慧荣;程淼静;戚尔江;王丹豪;李建芳;杨有为;李晨曦 -专利权人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;上海电力大学
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于曲线特征指标聚类的光伏输出功率预测方法和系统，方法包括获取光伏发电站历史光伏输出功率数据，得到历史出力曲线；提取出设定的光伏出力曲线特征指标；将光伏出力曲线特征指标利用PIC聚类算法聚类，得到三个训练样本集；获取历史气象因素，对三个训练样本集的数据分别进行气象因素与光伏输出功率的相关性分析，筛选出主要气象因素；使用主成分分析法提取出每个天气类型下的综合气象因子；获取预测日的气象因素，得到预测日的综合气象因子，然后进行光伏输出功率预测
基于曲线特征指标输出功率预测方法系统