摘要
本发明公开了一种基于数值天气预报与AI修订的新能源气象预报方法,具体涉及气象预报技术领域,通过获取新能源电站的历史实测气象数据,利用人工智能算法对多个来源的数值天气预报数据进行校正,建立校正模型;将当前的数值天气预报数据输入校正模型进行订正,并结合高维几何映射与流形学习方法,提取订正数据的内在结构特征,评估其流形分布与历史数据的匹配度;使用多尺度熵分析评估数据复杂性,确保数据符合预设标准;基于匹配度和复杂性评估,选取适合的数值天气预报数据用于新能源短期和中期气象参数预报;该方法提高了预报的准确性和适用性,适合新能源电站的发电功率预测与优化调度。
技术关键词
数值天气预报数据
气象预报数据
气象预报方法
实测气象数据
重构误差
新能源电站
流形学习方法
校正
人工智能算法
气象预报技术
流形学习算法
门槛
预报误差
多尺度
映射方法
预警机制
参数
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编码器
健康检测方法
多域特征
滚动轴承
退化特征
智能校核
调度管理系统
管控方法
集成算法
DBSCAN模型
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时序
重构误差
预测误差
编码向量