[发明专利]气象数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及一种气象数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。该方法包括：对目标区域中所有网格点对应的预设时间段内，每个采样时刻的初始气象数据进行预处理，获取所有网格点在每个采样时刻下的直接辐照度数据，以及与直接辐照度相关的指标气象数据，从直接辐照度数据和指标气象数据中，筛选出网格点中与未知点相邻的已知点在指定时刻前后预设数量个时刻对应的直接辐照度数据和指标气象数据，作为气象特征数据，基于目标气象数据推算模型，通过气象特征数据获取未知点在指定时刻的目标气象推算数据；上述方法可以对不同质量的初始气象数据进行处理，以通过初始气象数据进一步推算出未知点的气象数据，提高了未知点推算结果的精确度。

技术领域

本申请涉及光伏功率预测领域，特别是涉及一种气象数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

太阳辐照度等数值天气预报(Numerical Weather Prediction，NWP)气象数据对于光伏功率预测是十分重要的输入特征。要想实现分布式光伏预测，全覆盖安装分布式光伏气象采集装置是十分不经济的。因此，如何低成本地获取高精度的太阳辐照度等NWP气象数据，是分布式光伏预测研究难点之一。

传统技术中，在目标区域内分散安装分布式光伏气象采集装置，以采集所有网格点中已知点的NWP气象数据；同时，利用双线性插值法，对已知点的NWP辐照数据进行双线性插值处理，以推算出所有网格中未知点的NWP辐照数据。但是，传统的推算方法对未知点的NWP气象数据具有较强的敏感性，当已知点的NWP气象数据质量较差时，会导致未知点的推算结果精确度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高推算结果精确度的气象数据处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

一种气象数据处理方法，所述方法包括：

对目标区域中网格点对应的预设时间段内，每个采样时刻的初始气象数据进行预处理，获取所述网格点在每个采样时刻下的直接辐照度数据，以及与直接辐照度相关的指标气象数据；

从所述直接辐照度数据和所述指标气象数据中，筛选出所述网格点中，与未知点相邻的已知点在指定时刻前后预设数量个时刻对应的所述直接辐照度数据和所述指标气象数据，作为气象特征数据；

基于目标气象数据推算模型，通过所述气象特征数据获取所述未知点在所述指定时刻的目标气象推算数据；所述目标气象数据推算模型为通过历史气象数据中提取的气象特征数据作为样本数据进行训练得到的模型。

在其中一个实施例中，所述对目标区域中网格点对应的预设时间段内，每个采样时刻的初始气象数据进行预处理，获取所有网格点在每个采样时刻下的直接辐照度数据，以及与直接辐照度相关的指标气象数据，包括：

采用异常值处理法，对所述目标区域中所述网格点对应的所述预设时间段内，每个采样时刻的所述初始气象数据进行异常处理，获取异常处理后的所述网格点在每个采样时刻下的直接辐照度数据，以及与直接辐照度相关的指标气象数据。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

采用插值法，对所述目标区域中所述网格点对应的所述预设时间段内，每个采样时刻的所述初始气象数据进行插值处理，获取插值处理后的所述网格点在每个采样时刻下的直接辐照度数据，以及与直接辐照度相关的指标气象数据。

在其中一个实施例中，所述从所述直接辐照度数据和所述指标气象数据中，筛选出所述网格点中，与未知点相邻的已知点在指定时刻前后预设数量个时刻对应的所述直接辐照度数据和所述指标气象数据，作为气象特征数据，包括：

对所述直接辐照度数据与所述指标气象数据进行运算处理，得到所述预设时间段内每个指定日下，所述直接辐照度数据与所述指标气象数据之间的相关系数；