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[发明专利]一种气象预报的智能修订方法及系统-CN202211426383.X在审
发明人：彭琰;陈文进;马骏超;熊鸿韬;王晨旭;吴汕;万灿;陈菁伟;张若伊;宋文娟;周子青 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种气象预报的智能修订方法及系统，涉及气象预报领域，所述方法包括：利用光流法对预设雷达回波图像分析生成第一气象预报；组建历史雷达回波图像集，其中包括多张具有时序特征的雷达回波图像；提取目标雷达回波图像，并采集实际气象数据；提取得到目标特征集；组建单项预测模型集；依次训练得到多个目标雷达外推模型；集成融合得到气象预测模型；通过气象预测模型对第一气象预报进行智能修订，生成第二气象预报。本发明解决了现有技术中的雷达回波图像外推没有充分利用海量历史雷达回波数据，导致气象预报结果偏差较大的问题；通过对传统气象预报结果进行智能化修订，达到了提高气象预报准确性、可靠性的技术效果。
一种气象预报智能修订方法系统

[发明专利]基于人工智能的气象预报方法和系统-CN202310666926.3在审
发明人：吴孟洋;许强;杨军;黄健;武志豪 -专利权人：成都理工大学;成都彩彻区明科技有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明提供基于人工智能的气象预报方法和系统，其对目标区域的气象观测数据进行修正预处理和数值预报处理，得到目标区域对应的天气数值预报数据，作为后续神经网络模型的客观订正依据；还利用目标区域的气象历史数据，对神经网络模型进行修正，确保神经网络模型对气象数据的预测处理精确性，再通过修正后的神经网络模型，对预处理气象观测数据和天气数值预报数据进行分析，得到目标区域在不同未来时间段的降水预报数据，继而得到目标区域在不同未来时间段的降水分布图，利用数值天气预测和神经网络预测相结合的方式，有效提高气象预报的时空分辨率和更新频率，实现气象的实时动态预报更新和精细化预报。
基于人工智能气象预报方法系统

[发明专利]预报预测相结合的气象栅格数据更新方法-CN202210464764.0有效
发明人：秦华旺;曹振辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本发明公开了预报预测相结合的气象栅格数据更新方法，该方法先从服务器上获取气象栅格数据，并定义气象栅格数据的时间序列；再通过平稳化检测、模型识别选择、模型定阶、模型参数估计建立预测模型；最后对未来气象栅格数据预报预测本发明以时间序列模型来对气象栅格数据预测，对历史观测数据进行分析来预测未来的气象数据，根据数据之间时间的依赖性，增加了预测预报的精准性。
预报预测相结合气象栅格数据更新方法

[发明专利]一种台风影响范围分析方法、系统、设备及介质-CN202210674747.X在审
发明人：惠小东;吴争荣;阳浩;孙奇珍;赵彦阳 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种台风影响范围分析方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：通过获取台风路径预报数据和台风风场预报数据；对所述台风路径预报数据进行空间位置叠加分析，确定台风登陆情况；根据台风登陆情况对台风风场预报数据进行网格化预测影响范围，确定台风影响范围；本发明实施例能够结合台风路径预报数据和台风风场预报数据对台风影响范围进行预测，可广泛应用于数据处理技术领域。
一种台风影响范围分析方法系统设备介质

[发明专利]海洋环境预报方法、装置、系统及存储介质-CN202210173885.X在审
发明人：常练;杨仁友;田超 -专利权人：南方海洋科学与工程广东省实验室（湛江）
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种海洋环境预报方法、装置、系统及存储介质，该海洋环境预报方法包括以下步骤：通过海洋环境监测子系统获取海洋环境数据，并将获取到的海洋环境数据传输至海洋数据处理子系统；通过海洋数据处理子系统对海洋环境数据进行模态分解，以得到多个环境数据的本征模态函数，并将环境数据本征模态函数传输至海洋环境预报子系统；通过海洋环境预报子系统的神经网络算法对环境数据的本征模态函数进行预测训练，以建立预测模型，并基于预测模型输出海洋环境预测结果本发明公开的海洋环境预报方法可解决目前的海洋环境监测方式效率低、成本高且智能化程度低，无法进行短期环境预报的技术问题。
海洋环境预报方法装置系统存储介质

[发明专利]风速修正模型的训练方法及风速预测方法、设备和介质-CN202310685078.0在审
发明人：张钦伟 -专利权人：阳光电源（上海）有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种风速修正模型的训练方法及风速预测方法、设备和介质。该训练方法包括：获取目标区域在历史预设时间段内的历史风速预报数据和历史风速观测数据，并将历史风速预报数据和历史风速观测数据划分到至少两个风速区间；将各风速区间内的历史风速预报数据分别进行变分模态分解得到对应的分解子序列；根据各风速区间内的历史风速预报数据和历史风速观测数据确定历史风速偏差数据；并根据目标气象预报因子、各分解子序列和历史风速偏差数据对神经网络模型进行训练得到风速修正模型。本发明实施例，通过上述技术方案，能够提高风速修正模型的预测精度，对未来预报时刻的风速偏差做出准确预测，从而达到对预测风速进行准确订正的效果。
风速修正模型训练方法预测设备介质

[实用新型]风电场短期产能预报装置-CN201621262195.8有效
发明人：曹欣;梅春晓;沙济通;王高密;刘剑;郑卫剑 -专利权人：河北建投新能源有限公司;河北新天科创新能源技术有限公司
申请日： 2016-11-23 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种风电场短期产能预报装置，包括天气预报数据采集装置、测风塔、短期风功率预测服务器、超短期风功率预测服务器和显示器；所述短期风功率预测服务器和所述超短期风功率预测服务器的输入端分别连接所述天气预报数据采集装置和所述测风塔；所述短期风功率预测服务器和所述超短期风功率预测服务器的输入端分别连接所述显示器。本实用新型能够准确预测风电场的短期产能。
电场短期产能预报装置

[发明专利]一种输电线路的精细化风速预测方法-CN202111480812.7在审
发明人：陈科技;杨程;姜瑜君;张琳琳;陈赛慧 -专利权人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;浙江省气象科学研究所
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种输电线路的精细化风速预测方法，包括如下步骤：利用CALMET模块对现有天气预报系统的预报数据进行风速降尺度计算，获取1km水平分辨率的精细化风场预报资料；获取输电线路的电力杆塔点温度、气压、湿度和风速的监测数据；将CALMET动力降尺度所得的1km水平分辨率的风速预报资料与输电线路的监测数据进行数据融合，建立基于偏最小二乘回归方法的风速订正预报模型，分析不同预报订正方法近地面风速与观测风速的差异，进行多元数据融合的风速预测；对风速订正预报模型及风速预测进行不同样本数量和数值预报融合方案的检验，凝练出针对不同电网台风灾情的优化方案，提供精细网格化的近地面风速订正预报场。
一种输电线路精细风速预测方法

[发明专利]一种新能源发电功率预测方法及系统-CN201410253038.X在审
发明人：周云蔚;李以云 -专利权人：北京东润环能科技股份有限公司
申请日： 2014-06-09 - 公布日： 2014-08-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种新能源发电功率预测方法及系统，所述方法包括：获取分布式电源点的天气预报数据；根据所述分布式电源点所在区域的环境信息和天气预报数据建立所述分布式电源点的功率预测模型；根据所述分布式电源点的天气预报数据和功率预测模型，获取所述分布式电源点的预测功率。本发明实施例提供的新能源发电功率预测方法及系统通过根据分布式电源点的环境信息和天气预报数据建立功率预测模型，并利用该功率预测模型预测分布式电源点的发电功率，与传统的功率预测相比，充分考虑了分布式新能源分布式特性的发电功率，从而提高了分布式新能源的预测精准度，保证了电网系统的平稳运行。
一种新能源发电功率预测方法系统

[发明专利]一种基于BP人工神经网络的中长期逐小时气温预测方法-CN201710709719.6在审
发明人：李天强 -专利权人：广州能控电气技术有限公司
申请日： 2017-08-18 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于BP人工神经网络的中长期逐小时气温预测方法，包括步骤1)获取历史日气象预报数据及历史日逐小时实际气温数据；2)数据初始化，确定输入向量和输出向量，进行归一化；3)构建基于BP人工神经网络的逐小时气温预测模型；4)执行误差反向传播算法训练和交叉校验，获取预测模型参数；5)获取预测日气象预报数据；6)计算未来第1个预测日的逐小时气温；7)依次将前一个预测日的逐小时气温作为输入数据，迭代计算每个预测日的逐小时气温；8)预测日逐小时气温结果反归一化变换。本发明根据历史日气象预报数据、历史日逐小时气温数据和长期气象预报数据，迭代计算得到未来多个预测日的逐小时气温，预测准确度高超前时间长。
一种基于 bp 人工神经网络中长期小时气温预测方法

[发明专利]功率预测方法、装置、设备及存储介质-CN202310852367.5有效
发明人：徐伟峰;刘攀;徐长江;贾建伟;黄康迪;王奕博;王栋;汪飞;何康洁;刘昕;邓鹏鑫;欧阳硕;陈莹 -专利权人：长江水利委员会水文局;武汉大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种功率预测方法、装置、设备及存储介质，涉及能源功率预测技术领域，包括：将第一时间输入第一气象预测模型，输出目标电站所在区域在所述第一时间的风速预报信息、太阳辐射预报信息和降水量预测信息；其中，所述第一气象预测模型是根据所述目标电站所在区域的历史气象数据样本训练得到的，所述目标电站包括：水电电站、风电电站和光电电站；基于所述降水量预测信息，确定所述目标电站在所述第一时间的入库流量信息；基于所述风速预报信息、所述太阳辐射预报信息和所述入库流量信息，对所述目标电站在所述第一时间的功率进行预测分析，确定所述目标电站在所述第一时间的水电预测功率、风电预测功率和光电预测功率。
功率预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种卫星轨道的预测方法-CN202310475590.2在审
发明人：李达;张伟祺 -专利权人：北京开运联合信息技术集团股份有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及卫星轨道的预测相关领域，具体为一种卫星轨道的预测方法，本发明通过基于神经网络混合建模的思想,根据动力学模型轨道预报误差的特点,完成中长期轨道预报方案的设计，其中神经网络训练可以在1 min内完成,相对预报弧段的长度来说，可以做到实时预报，通过设置混合模型在中长期预报中能有效地控制预报误差的发散趋势,保证模型在长期预报中的改进，尽管混合模型无法保证在每个初始时刻下都取得理想的改进效果,但其预报误差的均值更小
一种卫星轨道预测方法

[发明专利]滑坡中短期预测预报方法-CN201710964822.5在审
发明人：徐燕;黄耀龙;佴磊;李泽闯;汪之凡;罗贺文 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种滑坡预测预报方法，主要针对一次性滑动的滑坡中短期预测预报。本发明通过滑坡位移监测，对滑坡的位移和失稳时间进行预测预报。通过监测数据拟合的滑坡预测预报模型，是对滑坡稳定性和滑动趋势的直接体现；该模型便于操作，预报结果合理；通过不同类型位移的对比分析，可以确定最合理的拟合结果，该模型是一个动态拟合的过程，随着滑坡监测数据的增加，模型可以实现自我检验和优化；该模式不仅能判定滑坡是否稳定，而且可以较精确得预测滑坡发生剧滑的时间点；同时模型给出拟合曲线，直观的表现出滑坡的位移、速度和加速度的变化曲线，可以通过数据的异常点分析应力的改变
滑坡中短期预测预报方法

[发明专利]一种基于CS-LSTM的洪水预报方法-CN202011286494.6在审
发明人：胡彩虹;徐源浩;邬强;李志超;刘成帅;陈游倩;娄铮铮 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于CS‑LSTM的洪水预报方法，用于解决现有预测模型中参数选取不准确，造成模型的预测性能差的技术问题。其步骤为：首先，采集目标水文站的特征参量作为样本数据，对样本数据进行归一化处理，并将归一化后的样本数据按时间顺序划分为训练集和验证集；其次，构建基于长短时记忆神经网络的洪水预报模型，利用布谷鸟搜索算法和训练集、验证集对洪水预报模型进行迭代寻优，得到最终的洪水预报模型；最后，将待预测的特征参量输入最终的洪水预报模型中，得到预测结果。本发明能够准确的预测未来预见期下的洪水过程，可为水文水资源管理和水库调度提供一定的依据，为深度学习在水文领域的应用提供借鉴。
一种基于 cs lstm 洪水预报方法

[发明专利]一种卡尔曼滤波修正的辐照度预报方法及系统-CN202111584623.4在审
发明人：王玲霞;欧阳丽;周春;夏耀杰;肖国荣 -专利权人：上海电气分布式能源科技有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种卡尔曼滤波修正的辐照度预报方法及系统，包括：步骤S1，采集一目标区域当前时刻的一实测辐照度，并获取目标区域的气象数据，将气象数据输入一天气预报模型中预测得到目标区域的至少一未来时刻的一预测辐照度；步骤S2，将预测辐照度和实测辐照度输入预先训练得到的一卡尔曼滤波修正模型中处理得到未来时刻的一修正后辐照度，作为目标区域的辐照度预报结果。有益效果是本方法及系统通过采集历史辐照度数据建立卡尔曼滤波修正模型以对天气预报模型得到的预测辐照度进行修正，解决预报准确率低且预测效果差的问题，对于电网的平稳运行具有重要意义。
一种卡尔滤波修正辐照预报方法系统