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公开(公告)号：CN115841168A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211124493.0
申请日：2022-09-14
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 中国科学院大气物理研究所
摘要： 本发明实施例公开了一种面向南方五省区的月季降水预测方法和装置，所述方法包括：制备预测模式的初始场，包括大气初始场、陆面初始场和海洋海冰初始场；基于耦合器，通过三维耦合算法完成全球模式向区域模式的在线降尺度，并利用降尺度的结果对所述区域模式进行初始化，基于初始化结果进行模式积分计算，以得到原始预测结果；对所述原始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。解决了现有技术中离线降尺度时效性差以及特定区域内月季降水预测系统性偏差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN117973590A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311736018.3
申请日：2023-12-18
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 国能日新科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06V10/762 , G01W1/10 , G06F123/02
摘要： 本申请提供了一种基于复杂地形的天气预报优化方法及系统，涉及天气预报技术领域，所述方法包括：利用气象数据采集设备采集历史气象数据，建立地形影响评估模型，然后获取N个地形影响因子，结合实时气象数据构建多层次多分辨率的天气预报模型，然后通过天气预报模型生成天气预报信息。本申请主要解决了传统的天气预报方法忽视了地形对天气的具体影响，特别是在复杂地形地区会产生较大的误差的问题。通过分析大量的地理信息数据，并将其与天气预报模型相结合，达到了提高预报的准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN117930389A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311734798.8
申请日：2023-12-18
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 国能日新科技股份有限公司
IPC分类号： G01W1/10
摘要： 本发明提供了一种基于多地区的数值天气预警方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：通过无人机巡航采集目标区域地貌情况，确定N个区域地貌信息进行特征提取，获取M个地区特征，根据气象探测仪采集实时数据，确定N个区域初值根据M个地区特征进行数值赋予获取特征数值集，对历史气象数据进行遍历，根据气象数据遍历结果与特征数值集进行匹配，获取气象特征数值集生成多级告警指令，根据多级告警指令进行多等级天气预警，本发明解决了现有技术中无法对多地区的天气特征实时管控，导致天气预警效率以及准确率低的技术问题，实现了基于数值天气的合理化精准管控，提高天气预警效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN117741824A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311758574.0
申请日：2023-12-19
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 北京朗润知天科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种热带气旋的中心位置确定方法、装置、处理器、存储介质，涉及天气预报技术领域，所述方法包括：获取初始中心位置；基于螺旋分析算法对所述初始中心位置进行分析，生成针对热带气旋的螺旋拟合分数；基于所述螺旋拟合分数确定初步中心位置；基于环形中心算法对所述初步中心位置进行分析，生成环形拟合分数；获取所述螺旋拟合分所的第一权重，以及所述环形拟合分数的第二权重；基于所述螺旋拟合分数、所述第一权重、所述环形拟合分数以及所述第二权重生成针对热带气旋的中心位置。通过对现有的热带气旋中心位置预报方法进行改进，采用螺旋分析和环形分析相结合的方法对其中心位置进行精确计算，从而提高了中心位置的计算精确性。
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公开(公告)号：CN116879980A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310872881.5
申请日：2023-07-14
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 北京朗润知天科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种热带气旋组合权重多模式集成路径预报方法预计预报装置，涉及天气预报技术领域，所述方法包括：确定热带气旋数据；基于所述热带气旋数据确定与热带气旋对应的动态权重信息；基于所述动态权重信息确定短时效气旋路径；基于所述热带气旋数据确定长时效气旋路径；对所述短时效气旋路径和所述长时效气旋路径执行路径合成操作，获得所述热带气旋的集成路径预报结果。通过对短时效热带气旋路径和长时效热带气旋路径采用不同的计算方法进行预报，从而提高路径预报的精确性，满足了实际需求。
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公开(公告)号：CN116760010A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310539524.7
申请日：2023-05-12
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F18/214
摘要： 本申请提供了一种基于偏差补偿和梯级迁移的短期风电功率预测方法和装置。该方法包括：采用最大相关最小冗余算法分别对各风电场对应的历史风电关联数据进行清洗，得到各风电场对应的样本数据；采用第一类型风电场对应的样本数据训练TCN‑GRU神经网络得到初始风电功率预测模型；采用第二类型风电场对应的样本数据对初始风电功率预测模型进行梯级迁移，得到风电功率预测模型；将当前时刻之前的历史时间段内预设风电场的样本数据输入至风电功率预测模型，得到当前时刻之后的预设时间段的风电功率预测数据。本申请提高了风电功率预测的准确率，解决了现有技术中风电场短期功率预测准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN116702587A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310459760.8
申请日：2023-04-25
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 国能日新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于数据融合的复杂环境天气预报方法及系统，所述方法包括：采集目标地区的下垫面数据，确定下垫面特征集；将所述目标地区进行网格划分，确定多个目标子区域；确定多个下垫面驱动数据集；然后构建多个目标子区域与多个下垫面驱动数据集之间的映射关系，进行数据影响系数分析，利用BP神经网络方法构建数据纠偏模型；将实时监测数据输入数据纠偏模型，输出校正驱动数据；将校正驱动数据发送至天气预报系统，最终输出天气预报结果。本发明能够解决受下垫面影响导致的天气预报结果不准确的问题，从而有效提高天气预报的准确性。
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公开(公告)号：CN115662266A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211121161.7
申请日：2022-09-15
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
摘要： 本发明公开了气象数据信息处理技术领域的一种自定义色斑图生成方法、系统、装置及存储介质，旨在解决现有技术中用户难以根据自身条件及需求设定气象色斑图样式的问题。其读取配置文件的配置参数，对于配置文件中未配置的参数采用默认参数继续执行；获取数据源数据集；根据配置参数及获取的数据源数据集初始化非必要数据集，保留必要数据集，所述必要数据集由包含有要素极值或边界值的数据点构成；提取矢量等值面数据集并生成矢量等值面；根据配置参数为矢量等值面渲染着色，输出色斑图。本发明可以根据不同用户的需求提供完整的配置参数，用户可以根据自己的能力和需求自定义渲染出图，操作方便且适用于各种不同人群的使用。
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公开(公告)号：CN117951468A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311735471.2
申请日：2023-12-18
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 国能日新科技股份有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06F18/23 , G06F16/2458 , G06N20/00 , G01W1/10 , G01W1/02 , G06F123/02
摘要： 本申请涉及风速预测技术领域，提供一种基于短期天气预报的风速概率预测方法及系统。所述方法包括：连接用户终端，接收风速预测请求；基于所述用户位置坐标信息，采集实时风速信息，实时风速信息包括实时风速信息、实时风向信息；提取历史风速信息；通过所述历史风速信息进行关联特征挖掘，获取关联特征指标；对所述历史风速信息进行时段划分；基于所述时间戳标记，将所述关联特征指标映射添加到历史风速信息分段集合，构建风速概率预测信息链，结合所述实时风速信息进行预测分析，得到风速概率预测结果。本申请解决了现有技术中风速概率预测精准度较低的技术问题，实现了对于风速概率的精确分析和预测的技术效果。
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公开(公告)号：CN116706992A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310628738.1
申请日：2023-05-30
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
发明人： 邓韦斯 , 戴仲覆 , 王皓怀 , 周保荣 , 李崇浩 , 卢斯煜 , 刘显茁 , 张旭东 , 鲁聪 , 李树山 , 吴慧军 , 程贤良 , 王凌梓 , 邓力源 , 沈海波 , 王军模 , 江锡旦
IPC分类号： H02J3/38 , H02J3/00 , H02S40/30 , H02S50/00 , G06F18/2321 , G06F18/27 , G06F16/21 , G06F16/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本申请涉及一种分布式光伏集群的自适应功率预测方法、装置和设备，该方法包括获取分布式光伏集群中每个光伏电站的光伏电站数据并根据所有光伏电站数据建立数据库；以及基于光伏出力与气象因素之间的定量关系，从所有光伏电站数据中确定气象影响因子；根据所有光伏电站数据采用谱聚类算法对分布式光伏集群的光伏电站进行聚类分析，得到分布式光伏集群的动态划分结果；根据气象影响因子和动态划分结果采用深度学习构建预测模型库；采用数据库的气象数据和出力数据对预测模型库中每个预测模型进行训练，筛选出最优的预测模型作为分布式光伏集群的功率预测模型。该方法构建的功率预测模型提高了预测分布式光伏集群的光伏出力的精度。
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