摘要
本发明的实施例提供了一种风光能源预测方法、装置及电子设备,涉及风光能源预测领域。该风光能源预测方法包括获取多源观测数据;对获取的多源观测数据进行时间与空间分辨率的重采样;在数值天气预报模式中集成风场求解模块与辐射传输模块;在风场求解模块中嵌入湍流闭合方程组;在辐射传输模块中启用气溶胶修正系数;结合历史周期内的观测数据,对形成的耦合系统进行参数调优;在目标区域内设置不同地表热力场扰动方案,生成多组风场与太阳辐射场预报;本发明有效克服了现有技术中对大气边界层物理过程与化学过程耦合不充分、气象与污染物扰动缺乏动态反馈以及高时空分辨率预测不足等问题。
技术关键词
能源预测方法
多源观测数据
模拟模型
风光
数值天气预报模式
数据同化技术
传输模块
边界层结构
多阶段
光伏发电功率
预测装置
机器可读指令
集合卡尔曼滤波
网络结构
土地利用信息
风场
深度神经网络模型
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习网络模型
模拟模型
航空瞬变电磁数据
贝叶斯反演框架
反演方法
辅助导航方法
地图
机器人
辅助导航装置
动态环境变化
综合能源系统
双层优化方法
储能电站
热电联产机组
柴油发电机
轨迹特征
交通环境信息
编码模块
解码模块
轨迹预测模型
电力系统调度方法
火电
储能电池
风电机组
强化学习方法