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摘要：本发明涉及电力行业技术领域，提供一种物理与人工智能耦合的水电站逐日发电能力预测方法及装置。所述方法包括：将物理模型与人工智能耦合应用在电力行业预测领域，构建基于MPAS‑GSI快速循环同化系统，模拟逐日数值预报气象数据，采用人工智能算法，构建降尺度模型，以及本地化订正模型，构建精细化气象预报数据，提高气象要素预报时空精度基于卫星反演降水模型反演区域中水库电站的降水数据，解决水库电站周边降水监测数据不足的问题；依托新安江水文模型与Transformer模型，利用Transformer模型对初始的水文预报结果进行校正优化，充分发挥了人工智能在数据挖掘和非线性关系捕捉上的优势，提高对流量及来水量的预报精度。
主权项：1.一种水电站逐日发电能力预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取多源异构数据，构建MPAS-GSI快速循环同化系统，基于所述MPAS-GSI快速循环同化系统对气象预报精度进行优化，获得精细化预报数据；S2、通过卫星反演降水模型对水库电站降水进行监测，获得详细降水数据；S3、将多源异构数据、精细化预报数据以及详细降水数据，输入至新安江水文模型进行模型训练；将训练好的新安江水文模型和Transformer模型进行整合，对初始水文预报进行深度校正和优化，获得水电功率预报结果。
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百度查询： 国家电网有限公司华北分部 一种水电站逐日发电能力预测方法及装置
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