公开(公告)号：CN112149536B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202010954611.5

申请日：2020-09-11

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 周象贤 ,  郑昕 ,  王少华 ,  王振国 ,  姜文东 ,  刘岩 ,  段静鑫 ,  邵先军 ,  李特 ,  周路遥 ,  李乃一 ,  曹俊平

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种飑线风风速预测方法。本发明采用的技术方案为：S1)收集历史飑线样本，进行数据预处理和数据增广；S2)通过卷积神经网络学习和训练基于CNN的飑线判别模型，具体内容为：传入雷达反射率图片为数据，首先将图像以灰度图模式读取，提取其中的反射率因子，然后进行预处理，为最后训练形成的飑线判别模型预先提取重要特征，提高飑线判别模型精度，训练得到飑线判别模型；S3)利用飑线判别模型判别是否飑线，是则输出结果文件，否则回到步骤S3等待预测下一个雷达反射率图片。本发明采用卷积神经网络识别，能识别出快速变化的雷达实时图像，从而得出飑线风的实时风速，稳定可靠。

公开(公告)号：CN112149536A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202010954611.5

申请日：2020-09-11

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 ,  象辑知源(武汉)科技有限公司

Inventor： 周象贤 ,  郑昕 ,  王少华 ,  王振国 ,  姜文东 ,  刘岩 ,  段静鑫 ,  邵先军 ,  李特 ,  周路遥 ,  李乃一 ,  曹俊平

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种飑线风风速预测方法。本发明采用的技术方案为：S1)收集历史飑线样本，进行数据预处理和数据增广；S2)通过卷积神经网络学习和训练基于CNN的飑线判别模型，具体内容为：传入雷达反射率图片为数据，首先将图像以灰度图模式读取，提取其中的反射率因子，然后进行预处理，为最后训练形成的飑线判别模型预先提取重要特征，提高飑线判别模型精度，训练得到飑线判别模型；S3)利用飑线判别模型判别是否飑线，是则输出结果文件，否则回到步骤S3等待预测下一个雷达反射率图片。本发明采用卷积神经网络识别，能识别出快速变化的雷达实时图像，从而得出飑线风的实时风速，稳定可靠。