摘要
本发明公开了基于地形势能场与多尺度气象耦合的覆冰预测方法及系统,涉及输电线路覆冰预测技术领域,解决了传统覆冰厚度预测模型割裂且传统静态地形参数无法表征动态地形势能的问题,其技术方案要点是:获取气象数据和高分辨率数字高程数据;计算地形势能张量;建立多气象耦合模型,通过地形势能张量对多气象耦合模型进行修正;修正后的多气象耦合模型进行气象要素修正得到修正气象场;基于预构建的覆冰增长物理模型和预训练的机器学习模型分别得到第一覆冰厚度预测值和第二覆冰厚度预测值,对第一覆冰厚度预测值和第二覆冰厚度预测值进行加权计算,得到最终覆冰厚度预测值,达到提升复杂地形及极端气象条件下的预测精度的效果。
技术关键词
覆冰
数字高程数据
气象监测数据
机器学习模型
方程
风速
参数
物理
计算机终端
数据采集模块
处理器
预测系统
气流
线路
分析模块
阶梯
动态地
系统为您推荐了相关专利信息
输电线路杆塔
网格化方法
地理信息数据
人工智能模型训练
参数寻优方法
惯性导航系统
对准方法
姿态估计
矩阵
惯性传感器