[发明专利]一种基于数据融合和卷积长短时序分析网络模型的区域风速预测方法

权利要求书

1.一种基于数据融合和卷积长短时序分析网络模型的区域风速预测方法，用于实现对目标区域的风速预测，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A.基于自当前时间向历史时间方向的预设数量各时间的当前采集时长范围，获得目标区域分别对应当前采集时长范围中各时间的NCEP风速网格数据，以及获得目标区域中各气象站观测点分别对应当前采集时长范围中各时间的实测风速数据，然后进入步骤B；

步骤B.根据目标区域分别对应当前采集时长范围中各时间的NCEP风速网格数据，结合预设大于该NCEP风速网格数据中网格分辨率的高网格分辨率，获得目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的第一风速数据；

同时，根据目标区域中各气象站观测点分别对应当前采集时长范围中各时间的实测风速数据，获得目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的第二风速数据，然后进入步骤C；

步骤C.根据目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的第一风速数据、第二风速数据，以及目标区域高网格分辨率下各网格的经纬度信息、高度信息、坡度信息、坡向信息，应用已训练好以网格所对应的第一风速数据、第二风速数据、经纬度信息、高程信息、坡度信息、坡向信息为输入，网格所对应的融合风速数据为输出的数据融合模型，获得目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的融合风速数据，然后进入步骤D；

步骤D.根据目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的融合风速数据，应用已训练好以网格所对应当前采集时长范围中各时间的融合风速数据为输入，网格对应相对当前采集时长范围的未来下一时间的风速预测数据为输出的风速预测模型，获得目标区域高网格分辨率下各网格分别对应相对当前采集时长范围的未来下一时间的风速预测数据，即实现目标区域对应相对当前采集时长范围的未来下一时间的风速预测。

2.根据权利要求1所述一种基于数据融合和卷积长短时序分析网络模型的区域风速预测方法，其特征在于：基于当前采集时长范围中各时间的融合风速数据，以及相对当前采集时长范围的未来下一时间的预测风速数据，执行步骤D滚动预测K次，即实现目标区域分别对应自当前时间的下一时间起的未来K个时间的风速预测。

3.根据权利要求1所述一种基于数据融合和卷积长短时序分析网络模型的区域风速预测方法，其特征在于：所述步骤B中，根据目标区域分别对应当前采集时长范围中各时间的NCEP风速网格数据，结合预设大于该NCEP风速网格数据中网格分辨率的高网格分辨率，应用双线性插值方法，获得目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的第一风速数据；

同时，根据目标区域中各气象站观测点分别对应当前采集时长范围中各时间的实测风速数据，应用反距离权重插值方法，获得目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的第二风速数据。

4.根据权利要求3所述一种基于数据融合和卷积长短时序分析网络模型的区域风速预测方法，其特征在于：所述步骤B中，分别针对目标区域高网格分辨率下的各个网格，根据相距网格最近的n个气象站观测点分别对应当前采集时长范围中各时间的实测风速数据，应用反距离权重插值方法，获得分别对应当前采集时长范围中各时间的插值风速数据，作为该网格分别对应当前采集时长范围中各时间的第二风速数据；进而获得目标区域高网格分辨率下各网格分别对应当前采集时长范围中各时间的第二风速数据；其中，1n≤N，N表示目标区域中气象站观测点的数量。