【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力气象数据融合，尤其是指一种电力气象数据融合方法和系统。
技术介绍
1、电力气象数据是指将不断变化的气象现象和地质环境相互影响，以及电力施工和运行建设中相关因素整合联系起来的科学技术数据，这些数据是优质供电的基础，也是安全运行的保障，对于电力系统的规划、设计、运行和调度等方面具有重要意义，目前电力部门对“种类多、数量大”的气象、状态监测等数据缺乏高效率地整合、规范化的管理。
2、虽然现有技术能够对从多种气象数据产生渠道收集的多源电力气象数据进行分块与融合集成，直接实现多源异构观测数据的同化，显著提升电力气象数值天气预报精度，然而其缺乏对数据准确性的验证，无法保证电力气象数据融合后的有效性。
3、不难发现，现有电力气象数据融合前缺乏对电力气象数据的准确性分析，并且在气象数据部分出现错误情况时，无法有效地对数据进行填充修补，导致电力气象数据在融合过程中容易出现缺漏的情况，导致电力气象数据出现融合后整体评估效果较差的情况。
4、因此需要对电力气象数据的融合方法进行改进，以实现对新采集的电力气象数据进行准确性分析、实现对数据进行填充修补，进而有效提高电力气象数据融合后的整体评估效果。
技术实现思路
1、为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中未对新采集的电力气象数据进行准确性分析、未对数据进行填充修补的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种电力气象数据融合方法，包括：
3、步骤s1：获取不
4、步骤s2：基于所述比对参照库对新采集电力气象数据进行准确性验证；
5、步骤s3：在准确性验证过程中，若新采集电力气象数据未出现准确性偏差，则转至步骤s4；若新采集电力气象数据出现准确性偏差，则对出现准确性偏差的部分进行补充纠正；
6、步骤s4：根据时空坐标对新采集的电力气象数据进行标记存储。
7、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s1中获取不同地域气象特征下的历史电力气象数据，生成比对参照库的方法包括：
8、步骤s11：采集包括温度、湿度、风速、风向和降雨量元素的历史电力气象数据，其中温度、湿度、风速、风向和降雨量为同一时间、同一空间坐标处采集的数据，并作为数据包；
9、步骤s12：根据数据采集的地域气象特征对所述数据包进行分类；
10、步骤s13：剔除具有异常数据的数据包，生成包含不同地域气象特征对应若干组数据包的比对参照库。
11、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s2中基于所述比对参照库对新采集电力气象数据进行准确性验证的方法包括：
12、步骤s21：对新采集的电力气象数据与同地域气象特征分类下的数据包进行相似度比对：
13、
14、a＝{a1，a2，a3，a4，a5}
15、b＝{b1，b2，b3，b4，b5}；
16、式中，d为欧氏距离，a为新采集的电力气象数据集合，a1为新采集电力气象数据中的温度元素特征，a2为新采集电力气象数据中的湿度元素特征，a3为新采集电力气象数据中的风速元素特征，a4为新采集电力气象数据中的风向元素特征，a5为新采集电力气象数据中的降雨量元素特征，b为数据包，b1为数据包中的温度元素特征，b2为数据包中的湿度元素特征，b3为数据包中的风速元素特征，b4为数据包中的风向元素特征，b5为数据包中的降雨量元素特征；
17、步骤s22：设定欧氏距离的第一标准阈值r1，在d(a，b)的计算结果中只要存在一个结果高于第一标准阈值r1时，判断新采集电力气象数据未出现准确性偏差；在d(a，b)的计算结果全都低于第一标准阈值r1时，判断新采集电力气象数据出现准确性偏差。
18、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s3中若出现准确性偏差，则对出现准确性偏差的部分进行补充纠正的方法包括：
19、步骤s31：筛选步骤s21中计算结果最接近所述第一标准阈值r1的十组数据包，作为参考数据包；
20、步骤s32：按照欧氏距离方法对将新采集且出现准确性偏差的电力气象数据和所述参考数据包中所有对应的元素进行相似度比对，并拟定不同元素对应的欧氏距离的第二标准阈值r2；
21、步骤s33：筛选步骤s32中相似度比对结果低于第二标准阈值r2的元素，作为异常元素，并将所述参考数据包中对应该异常元素的所有元素求和取平均，最终将平均值作为补充纠正数据，填充至新采集电力气象数据中异常元素处。
22、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s33中确定异常元素后，还包括：根据时空坐标对该异常元素所在的气象数据采集设备位进行一次可疑标记，并在可疑标记连续达到设定次数后，判定该气象数据采集设备可能出现故障；
23、实地检测该气象数据采集设备是否存在故障，若检测结果为气象采集设备正常，则将该气象采集设备采集的气象数据中被步骤s33中判断为异常元素对应的元素数据定义为异常修复数据，并将所述异常修复数据作为更新数据包补录至比对参照库中对应地域气象特征分类中，并将对应时空坐标的补充纠正数据更换为所述异常修复数据；若检测结果为气象采集设备存在故障，则对气象采集设备进行检修或更换。
24、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s4中的时空坐标包括电力气象数据采集点对应的采集时间以及空间坐标信息。
25、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种电力气象数据融合系统，包括数据整理模块、准确性验证模块和电力气象数据存储模块，所述数据整理模块与准确性验证模块连接，所述准确性验证模块与电力气象数据存储模块连接；
26、所述数据整理模块用于获取不同地域气象特征下的历史电力气象数据，生成比对参照库；
27、所述准确性验证模块用于基于比对参照库对新采集电力气象数据进行准确性验证；
28、所述电力气象数据存储模块用于根据时空坐标对新采集的电力气象数据进行标记存储。
29、在本专利技术的一个实施例中，所述准确性验证模块包括补充纠正单元、连续异常监测单元和补录更换单元，所述补充纠正单元与连续异常监测单元连接，所述连续异常监测单元与补录更换单元连接；
30、所述补充纠正单元和补录更换单元均与电力气象数据存储模块连接；
31、所述补充纠正单元用于新采集电力气象数据出现准确性偏差时，对出现准确性偏差的部分进行补充纠正；
32、所述连续异常监测单元用于在同一时空坐标对应的气象数据出现设定次数的连续补充纠正情况时，对该时空坐标对应的气象采集设备进行实地考察验证；
33、所述补录更换单元用于在实地检测气象采集设备正常时，将该气象采集设备采集的气象数据被判断为异常元素对应的元素数据定义为异常修复数据，并将所述异常修复数据作为更新数据包补录至比对参照库中对应地域气象特征分类中，并将对应时空坐标的补充纠正数据更换为所述异常修复数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力气象数据融合方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤S1中获取不同地域气象特征下的历史电力气象数据，生成比对参照库的方法包括：
3.根据权利要求2所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤S2中基于所述比对参照库对新采集电力气象数据进行准确性验证的方法包括：
4.根据权利要求3所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤S3中若出现准确性偏差，则对出现准确性偏差的部分进行补充纠正的方法包括：
5.根据权利要求4所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤S33中确定异常元素后，还包括：根据时空坐标对该异常元素所在的电力气象数据采集点对应的气象数据采集设备位进行一次可疑标记，并在可疑标记连续达到设定次数后，判定该气象数据采集设备可能出现故障；
6.根据权利要求1所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤S4中的时空坐标包括电力气象数据采集点对应的采集时间以及空间坐标信息。
7.一种电力气象数据融合系统，其特征在于：包括数据整理模
8.根据权利要求7所述的电力气象数据融合系统，其特征在于：所述准确性验证模块(2)包括补充纠正单元(201)、连续异常监测单元(202)和补录更换单元(203)，所述补充纠正单元(201)与连续异常监测单元(202)连接，所述连续异常监测单元(202)与补录更换单元(203)连接；
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述电力气象数据融合方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述电力气象数据融合方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电力气象数据融合方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤s1中获取不同地域气象特征下的历史电力气象数据，生成比对参照库的方法包括：
3.根据权利要求2所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤s2中基于所述比对参照库对新采集电力气象数据进行准确性验证的方法包括：
4.根据权利要求3所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤s3中若出现准确性偏差，则对出现准确性偏差的部分进行补充纠正的方法包括：
5.根据权利要求4所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤s33中确定异常元素后，还包括：根据时空坐标对该异常元素所在的电力气象数据采集点对应的气象数据采集设备位进行一次可疑标记，并在可疑标记连续达到设定次数后，判定该气象数据采集设备可能出现故障；
6.根据权利要求1所述的电力气象数据融合方法，其特征在于：所述步骤s4中的时空坐标包括电力气象数据采集点对应的采集时间以及空间...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋金鸽，王小昂，张晓鹏，潘力志，邹鹏，程雪婷，赵旭伟，冯磊，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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