摘要
本申请公开了一种基于数据增强的高空风速预测方法、装置、设备、介质及产品,涉及风速预测领域。该方法将采集的所有高空历史观测风速构成二维风速时空序列集合;对二维风速时空序列集合中缺失的高空历史观测风速进行插值,获得完备风速时空序列集合;利用完备风速时空序列集合,训练基于梯度惩罚的沃瑟斯坦距离生成对抗网络,获得高空风场数据填充模型;将二维风速时空序列集合输入高空风场数据填充模型,生成数据增强的高空风速数据集;利用数据增强的高空风速数据集训练基于动态卷积频率去偏的Transformer模型,获得高空风速预测模型;使用高空风速预测模型,预测高空风速。本申请能提升高空风速预测的精度。
技术关键词
风速预测方法
风速预测模型
序列
滑动窗口
风场
生成对抗网络
频率
时序依赖关系
结构化数据格式
动态
激光测风雷达
有效值
采样点
融合特征
模块
回波
处理器
标记
系统为您推荐了相关专利信息
近似熵特征
识别方法
回波
支持向量机分类算法
序列
灵敏度矩阵
风险评估方法
电力系统综合
线路
场景
循环神经网络模型
动作识别方法
历史运行数据
滑动窗口
非临时性计算机可读存储介质