基于气象大数据的流域气象预报方法及系统

    公开(公告)号:CN117348108A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311114990.7

    申请日:2023-08-31

    摘要: 本申请公开了一种基于气象大数据的流域气象预报方法及系统,包括:获取梯级电站流域内的原始数据,所述原始数据包括历史水文气象数据和降水集合预报数据;根据流域内重点水库和水文站分布划分流域子区间,对原始数据进行筛选和分类,并利用Pandas对数据进行处理;根据DEM数据生成精细化的目标流域的水系图,确定梯级电站目标流域的水文参数;以及为筛选之后的原始数据添加标签,并训练长短期记忆循环网络LSTMC模型的参数,以建立目标流域的水文预报模型;对于任意流域子区间,将未来预报的该流域子区间的降雨量数据,输入与当前流域子区间适配的LSTMC模型,以完成流域气象预报。本申请的方法能够实现梯级电站的流域子区间的流域气象预测。

    一种风电场风速预测方法及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117610695A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202210789701.2

    申请日:2022-07-06

    摘要: 本发明公开了一种风电场风速预测方法及系统,获取待预测区域的高程数据和精度不低于10m分辨率的下垫面地形数据;根据高程数据、下垫面地形数据将确定格点范围内的所有格点的下垫面信息和高度信息;计算每个格点上地物分类对应的地表参数,得到地形文件GEO.DAT;根据站点经纬度,计算CALMET模式的运行区域在预设WRF模式模拟网格中的位置,得到CALMET模式主体运行控制文件,输入到CALMET模式运行主体,得到待预测区域所对应站点的高精度风电场风速预测数据。优点:精度不低于10m分辨率的预报区域的下垫面地形数据的引入,模式能够更合理的描述复杂地形地貌的特征,风电场风速的预测更为准确。