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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本发明公开了一种海上风能预测方法及系统，其中方法包括对历史气象数据和历史海洋数据集进行相关性分析，确定反映风能预测的数据类型和对应的训练数据集；构建混合风能预测模型，以训练数据集对混合风能预测模型进行训练，得到风能预测模型；分析湍流效应对目标海域的风能影响，基于分析结果构建物理气象模型；分别将获取到的数据类型对应的实时数据输入至风能预测模型和物理气象模型中，并将输出的第一风能预测数据和第二风能预测数据进行融合；将满足预设的风能界限条件的融合后的数据，确定为目标海域预设时间段内的风能数据。本发明提供的方法，解决了如何对海上风能资源进行预测的技术问题。
主权项：1.一种海上风能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标海域优化后的历史气象数据；对所述目标海域的历史图像数据进行大数据分析，根据分析结果构建所述目标海域的历史海洋数据集；基于互信息熵的相关性分析方法对所述历史气象数据和所述历史海洋数据集进行相关性分析，确定反映风能预测的数据类型和与所述数据类型对应的训练数据集；构建基于遗传算法优化LSTM神经网络的混合风能预测模型，以所述训练数据集对所述混合风能预测模型进行训练，得到风能预测模型；分析湍流效应对所述目标海域的风能影响，基于分析结果构建物理气象模型，其中，所述湍流效应在分析过程中被等效为涡旋嵌套结构，且所述涡旋嵌套结构中的目标涡旋由与其相邻的其他涡旋进行映射表示；分别将获取到的所述数据类型对应的实时数据输入至所述风能预测模型和所述物理气象模型中，并将输出的第一风能预测数据和第二风能预测数据进行融合；将满足预设的风能界限条件的融合后的数据，确定为所述目标海域预设时间段内的风能数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 一种海上风能预测方法及系统
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