发明专利已授权

一种基于深度学习并结合地形的风场降尺度方法

📄 申请号：CN202410799661.9 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-06-20

公开号

CN118366046B

公开日

2024-08-30

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_10

IPC 分类号

G06V20_10 , G06V10_44 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

风能资源评估, 风电场选址, 短期风电功率预测, 数值天气预报, 复杂地形风场模拟

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习并结合地形的风场降尺度方法，包括：（1）采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据，并对数据进行预处理，最后构成降尺度数据集；（2）搭建基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型；（3）基于降尺度数据集对基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型进行训练；（4）基于实时低分辨率数值模式预报数据以及高分辨率地面高程数据，通过训练好的模型生成高分辨率降尺度数据。本发明能够实现经纬度分辨率从0.25°×0.25°到0.1°×0.1°的降尺度预测，提高了网络拟合效果，并可以综合把握矢量的方向和大小，产生更具有应用价值、准确率更高的结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240830

✅ 授权

20240806

?? 实质审查的生效：

20240719

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：11 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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