【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析领域，更具体的说，它涉及一种电力气象数据综合分析方法及系统。
技术介绍
1、随着气象科学技术的不断进步，气象预测系统在准确性方面取得了显著的提高。这些系统依赖于气象观测数据，利用天气学、动力气象学和统计学的原理和方法，对特定区域或地点未来一段时间内的天气状况进行质性或定量性的预测。目前，电力网络系统的稳定性受当地气象条件的影响，因此电力网络管理人员常常依赖气象预测系统来初步评估电力网络输电线路的稳定性。然而，这种评估方法通常需要经验丰富的电力网络管理人员，且耗时耗力。
2、尽管有经验丰富的管理人员进行评估，但其对电力网络输电线路稳定性的预测结果往往与实际天气对电力网络系统的影响之间存在较大的偏差。这导致难以制定有效的预防和保护措施，从而降低了电力网络系统的安全性和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种电力气象数据综合分析方法及系统，通过获取当前同一区域的气象数据和电力数据，并将当前统一区域的气象数据和电力数据与前n-1次获取的同一区域的气象数据和电...
【技术保护点】
1.一种电力气象数据综合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力气象数据综合分析方法，其特征在于，时序预测网络模型中的LSTM块包括遗忘门单元、记忆门单元和输出门单元，其中遗忘门单元针对基准数据序列按照如下公式进行处理：
3.根据权利要求2所述的一种电力气象数据综合分析方法，其特征在于，ELM块包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层的神经节点个数为N个，隐含层的神经节点个数为Q个，输出层的神经节点个数为J个，且输出层用于输出下一次的电力数据。
4.根据权利要求3所述的一种电力气象数据综合分析系统，其特征在于，通...
【技术特征摘要】
1.一种电力气象数据综合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力气象数据综合分析方法，其特征在于，时序预测网络模型中的lstm块包括遗忘门单元、记忆门单元和输出门单元，其中遗忘门单元针对基准数据序列按照如下公式进行处理：
3.根据权利要求2所述的一种电力气象数据综合分析方法，其特征在于，elm块包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层的神经节点个数为n个，隐含层的神经节点个数为q个，输出层的神经节点个数为j个，且输出层用于输出下一次的电力数据。
4.根据权利要求3所述的一种电力气象数据综合分析系统，其特征在于，通过训练好的时序预测网络模型对基准数据序列进行处理，具体包括如下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵家宝，张瑞强，徐佳，林黎鸣，金鑫，赵汝晖，刘坤灵，刘钦浩，赵智明，黄东海，田园，魏怀灏，刘晓东，游雨嘉，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：
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