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基于机器学习与数值预报技术的电网短期临近气象预警模型设计

Design of short-term near-meteorological early warning model for power grid based on machine learning and numerical forecasting technology

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电网短期临近气象预警是预防电网故障发生的重要手段之一,故对其进行及时、准确地预警可有效减小因灾害性天气带来的损失.针对电网短期临近预警问题,文中开展了基于机器学习与数值预报技术的电网短期临近气象预警模型设计的研究.该研究对收集到的风速、温度与湿度等数据进行预处理与三性分析,并将得到的数据转换为经纬度网格数据.同时根据气象模型设计预警流程,采用VC++6.0平台完成对雷达数据的处理,且通过小波融合算法提高了红外数据的准确度.利用交叉相关法进行时间序列分析以提高数据识别的准确率,进而解决了短时预警问题.实际算例结果表明,所提出的方法能够有效预警极端天气,且预测精度可达96.88%.

machine learningnumerical forecasting technologymeteorological early warningcross-correlation method

杜维柱、张晓华、卢毅、王书渊、沈彦伶

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国网冀北电力科学研究院,北京 100045

机器学习 数值预报技术 气象预警 交叉相关法

2021年国网冀北电科院项目

B1018K21000B

2023

10.14022/j.issn1674-6236.2023.19.021

电子设计工程
西安三才科技实业有限公司

电子设计工程

CSTPCD
影响因子：0.333
ISSN：1674-6236
年,卷(期)：2023.31(19)
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