数值天气预报自适应优化更新方法

一种数值天气预报自适应优化更新方法，在离线阶段采集包含69种气象要素的风电场历史气象数据并生成风电场数据集，用于训练构造得到的包含卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络模型；在在线阶段通过训练后的卷积神经网络模型自适应地生成气象预报数据。本发明采用深度学习模型处理和分析大量的历史气象数据，引入自适应高频更新机制，当监测到一定时间内风电功率变化幅度超过预设的功率差阈值时，系统将自动按照预设频率启动数值天气预报模型，实现数值天气预报的高频更新，既提高了天气预报的精度，也优化了计算资源的使用，从而显著提升风电功率预测的准确性，确保电网运行的稳定性和经济性。