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公开(公告)号：CN114330641A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111316828.4
申请日：2021-11-09
Applicant: 国网山东省电力公司应急管理中心 , 北京玖天气象科技有限公司
Abstract: 基于复杂地形的深度学习的短期风速订正模型的建立方法涉及风速订正技术领域，解决了现有订正准确性低的问题，包括：提取天气预报数据中的目标层风速、非目标层风速和目标层附近温度，根据平均风速、天气预报数据的时空分辨率确定天气预报数据中的格点范围；将格点范围、目标层风速、非目标层风速和目标层附近温度输入CONVLSTM层；根据目标点以及天气预报数据的空间分辨率在局地地形要素中选取能够覆盖天气预报数据中格点距离的区域输入CONV层；全连接层能够建立气象时空关系参数、地形的影响要素和气象站观测数据的关系。本发明能够对预报进行准确订正，在气象、电网等需要风速预报的领域有着广泛的应用。
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公开(公告)号：CN114254692A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111316840.5
申请日：2021-11-09
Applicant: 国网山东省电力公司检修公司 , 国网山东省电力公司应急管理中心 , 北京玖天气象科技有限公司
Inventor： 孙世军 , 郭禹琛 , 李增伟 , 何晓凤 , 庄杰 , 武正天 , 朱坤双 , 李军 , 韩洪 , 付以贤 , 杜远 , 冯雨晴 , 綦浩楠 , 宋香涛 , 吕守国 , 韩正新 , 乔耀华 , 周洋 , 蔡俊鹏 , 贾明亮 , 冯迎春 , 王蔚 , 李冰冰 , 李永明
IPC: G06K9/62
Abstract: 基于多源闪电数据的多尺度的雷暴智能分类与识别方法涉及雷暴分类识别技术领域，解决了现有雷暴单体识别计算的速度慢准确度低的问题，过程为：采用具有密度峰值和噪声的密度聚类方法处理切割后的闪电数据D＝{xj}，其中包括设置邻域参数和尺度信息；通过对所有xj找出核心对象、对核心对象集合顺次更新、对未访问的分类样本集合顺次更新，能够得到簇划分即得到雷暴单体，基于簇划分能够直接计算雷暴密度中心点。本发明能够快速准确地处理不同尺度、复杂的雷暴情况，对雷暴单体有优秀的识别能力，能够将多目标同时高效的识别出来，能够给出较为符合雷暴物理形态的雷暴密度中心，也能够同时去除单点的噪声。
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公开(公告)号：CN107688906B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201710787964.9
申请日：2017-09-04
Applicant: 北京玖天气象科技有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种多方法融合的输电线路气象要素降尺度分析系统及方法，该装置包括：综合预报装置，用于计算综合预报值，并将所述预报值发送至动态集成模块；地形复杂度最接近格点预报装置，用于通过地形复杂度最接近法计算预报值，并将所述预报值发送至动态集成模块；动态集成装置，用于接收所述综合预报装置和所述地形复杂度最接近格点预报装置发送的预报值，并计算动态集成预报值。本发明的多方法融合的输电线路气象要素降尺度分析系统及方法从网格化数值预报产品特征入手，通过降尺度技术对小区域或某一指定点位的气象要素做出精确预测，这是获取输电线路高分辨率天气预报信息。
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公开(公告)号：CN111160608A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911194818.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 北京玖天气象科技有限公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，尤其涉及一种极端降水天气指数的应用方法、应用系统、电子设备及存储介质；本发明所公开的极端降水天气指数的应用方法、应用系统、电子设备及存储介质，应用方法包括以下步骤：将降水EFI指数格点数据插值到观测站点上；根据站点地形地貌特征及降水发生概率进行分类；对每一类站点进行定量预报计算、定性预报计算，结合定量预报计算模型与定性预报计算模型确定每一类站点的预报模型；对网格化预报数据进行模型空间匹配，结合匹配好的网格化定量预报模型与定性预报模型对极端降水天气进行综合预报；通过定量与定性研究EFI指数对极端降水事件的预报能力和指示意义，有利于将降水EFI指数更好的应用于极端天气预报服务中。
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公开(公告)号：CN114219176B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111630343.2
申请日：2021-12-28
Applicant: 北京玖天气象科技有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种多源算法集成的太阳辐射预报系统及方法，包括基于辐射预报资料，得到数据1和数据2；将数据2插值到逐小时数据上，得到数据3，将两套数据插值到若干个辐射站上，结合辐射逐时观测资料，通过数据处理得到两套数据站点权重系数表，将两套数据站点权重系数表平面化到与两套数据源空间分辨率一致的格点网格场上，得到网格化权重系数表，其中，所述两套数据为数据1和数据3；基于两套数据格点权重系数表对两套数据进行集成，得到最终辐射数据，本发明适用于能源与气象预测的交叉领域，本发明能够避免数据源的单一性以及在某些地区的局限性，提高预报效果，还能够提高辐射预报质量，提升预报结果的准确率及稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113553782B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110150588.9
申请日：2021-02-04
Applicant: 华风气象传媒集团有限责任公司 , 北京玖天气象科技有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种用于预报风速的降尺度方法，将动力降尺度与统计降尺度相结合，对风速数值预报中格点风速预报的精细度和精准度进行优化，减少格点风速的网格距离，提升风速的预报精度和预报效率。采用微尺度模式CALMET基于WRF，将粗网格的风速风向预报数据进行动力将尺度计算得到细网格的风速风向预报数据，并对微尺度模式CALMET和WRF模式进行具体参数的设计，将粗细网格的风速预报数据进行风速档的分类、风向预报数据进行方位的分类，通过统计分析得到粗细网格在逐小时的风速预报数据之间的数学统计关系，实现了对低水平分辨率的粗网格的风速预报数据的进行逐小时降尺度计算，得到高水平分辨率的细网格的逐小时风速预报数据，实现了风速的逐小时预报。
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公开(公告)号：CN113239971B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110408764.4
申请日：2021-04-16
Applicant: 中广核(北京)新能源科技有限公司 , 北京玖天气象科技有限公司
IPC: G06F18/25 , G06Q10/0639 , G01W1/10 , G06N3/084
Abstract: 一种面向风场的临近预报与短期预报的融合系统，涉及气象与工程防灾的交叉领域，解决现有融合集成预报方法实现风速预测精确度难度较大的问题，该系统包括质量控制模块、误差特征分析模块、模型建设模块、检验模块和综合效果评估模块，本发明的临近预报与短期预报的融合系统，基于大量的站点实况数据、临近预报数据和短期数值预报数据，通过BP神经网络建立模型，该模型可简单快捷的生成融合数据。本发明所述的融合系统在北京区域业务化实时运行效果已被检验证实能够有效的提高风速的准确率。
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公开(公告)号：CN115793104B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211323353.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 北京玖天气象科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网杆塔呼称高度风速推测的方法和装置，方法包括：获取多个不同高度的风速预报数据；采集电网杆塔周边的气象观测站10米高度及测风塔不同高度层的风速数据；确定不同风力等级下的近地层风速静态幂指数，计算测风塔位置处不同高度层的第一风速值以及电网杆塔呼称高度处的第一风速值；确定近地层整层风速的幂指数，计算第二风速值；确定近地层不同高度层的风速幂指数，计算第三风速值；计算不同高度的绝对误差，确定上述三种风速值的权重，并计算当前时刻近地层不同高度的电网杆塔呼称高度风速。本发明能够推测电网杆塔呼称高度处的风速，有助于提升电网杆塔处的高影响风速预报预警能力。
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公开(公告)号：CN114493004A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210097236.6
申请日：2022-01-27
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网山东省电力公司应急管理中心 , 北京玖天气象科技有限公司
Inventor： 郭禹琛 , 王博 , 王雪 , 孙世军 , 何晓凤 , 朱坤双 , 张永山 , 韩洪 , 韩乐琼 , 李莉 , 高峰 , 巩晓静 , 李嫣然 , 沈倩 , 李晓琦 , 李广 , 董新 , 乔荣飞
Abstract: 一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法涉及风速预测技术领域，解决了现有预测风速不够准确的问题，包括：获得历史风速样本并分成训练样本集和测试样本集；取训练样本集中的历史风速样本得到多个时间序列，时间序列之间的时间长度不同但样本总量相同；训练载有集成机器学习算法的模型得到初级集成机器学习模型；采用测试样本集测试初级集成机器学习模型得到测试结果；选取最优测试结果对应的初级集成机器学习模型作为集成机器学习模型，最优测试结果对应的时间序列间隔点数作为集成机器学习模型的输入长度；将满足输入长度的历史风速数据作为集成机器学习模型的输入，集成机器学习模型输出预测的短临风速。本发明预测风速的准确性高。
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公开(公告)号：CN114492159A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111582970.3
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京玖天气象科技有限公司
Abstract: 本申请公开一种基于葵花静止卫星的降水反演方法及系统。所述方法包括：预先选取大量卫星通道数据和高程数据作为第一训练样本集，并选取大量站点实况降水统计量作为第二训练样本集；将第一样本集和第二样本集输入卷积神经网络中进行训练，经三层卷积分类器和残差神经网络回归器，得到晴雨模型集和降水强度模型集；采集当前站点的卫星通道数据和高程数据，将当前卫星通道数据和高程数据输入晴雨模型集，确定当前站点为降水区域或非降水区域，对于降水区域，将降水区域的降水统计量输入降水强度模型即，输出卫星反演实况降水指数。本申请基于神经网络的晴雨分类和降水强度模型结合使用的方法，提高降水反演的准确率。
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