[发明专利]一种基于移动基站实测数据的风场预测方法

权利要求书

1.一种基于移动基站实测数据的风场预测方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1：实时获取移动基站测量数据与固定观测站点数据后建立信息数据库；

步骤2：以所述移动基站测量数据与所述固定观测站点数据为观测值，计算所述观测值与风场数值预报模型计算的模拟值之间的偏差，以所述偏差为指标，采用滤波同化方法修正模拟值并建立风场预报修正模型；

步骤3：采用大气仿真软件根据风场区域建立计算网格；

步骤4：利用所述风场预报修正模型对所述计算网格进行修正后建立风场数据模拟模型；

步骤5：获取风场参数并输入至所述风场数据模拟模型中进行预测得到预测数据。

2.如权利要求1所述的一种基于移动基站实测数据的风场预测方法，其特征在于，步骤1中的所述移动基站包含飞机、汽车、气球、船。

3.如权利要求2所述的一种基于移动基站实测数据的风场预测方法，其特征在于，步骤2中采用滤波同化方法修正所述模拟值的具体计算过程如下：

滤波器基于数值模式微分方程的描述如下：X(k)＝AX(k-1)+BU(k)+W(k)；(式1)

观测值的描述如下：y(k)＝HX(k)+V(k)；(式2)

其中，X(k)是k时刻的风场要素状态，U(k)是k时刻的强迫场，A和B是系统参数，W(k)是模拟结果，y(k)是k时刻的观测值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵，V(k)是测量的噪声；

滤波器利用数值模式模拟下一时刻风场信息状态的计算公式如下：

X(k|k-1)＝AX(k-1|k-1)+BU(k)；(式3)

其中，X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果，X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果，U(k)为k时刻的强迫场；

协方差记为P的表达公式如下：P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)A^’+Q；(式4)

其中，P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的协方差，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的协方差，A^’表示A的转置矩阵，Q是模拟结果的协方差；

通过式3、式4实现滤波器对系统的预测，随后再收集现在状态的测量值，结合模拟值和观测值，可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k)：

X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k|k-1))；(式5)

其中，Kg(k)＝P(k|k-1)H^’/(HP(k|k-1)H^’+R)；(式6)

即可得到k状态下最优的估算值X(k|k)，同时，更新k状态下X(k|k)的协方差：

P(k|k)＝(I-Kg(k)H)P(k|k-1)；(式7)

其中，Z(k)为观测值在网格上的插值矩阵，R为测量结果的协方差，I为1的矩阵，当系统进入k+1状态时，P(k|k)就是(式2)中的P(k-1|k-1)。

4.如权利要求3所述的一种基于移动基站实测数据的风场预测方法，其特征在于，所述大气仿真软件为wrf。

5.如权利要求1所述的一种基于移动基站实测数据的风场预测方法，其特征在于，所述风场参数包含气温数据、气压数据。