【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及供需預測，尤其涉及一種新能源極端氣象數據預測方法、裝置、服務器及存儲介質。
技術介紹
1、新能源電站(風電站和光伏電站)在運行過程中對氣象預報的精度要求非常嚴格，特別是在極端天氣條件下準確的氣象預報顯得尤為重要。傳統的nwp模型主要依賴于物理定律和經驗公式，其復雜性和計算量較大，且在實際預報中有時難以充分反映實際的天氣變化。近年來，深度學習技術尤其是基于深度學習的氣象大模型pangu-weather、graphcast等在處理大規模氣象數據和提高預測精度方面的優勢，受到了廣泛的關注和應用。這些模型在中期天氣預報中的均方根誤差(rmse)表現優于傳統nwp模型，并在一些極端天氣預測中，如臺風的路徑表現出了更好的性能。
2、但上述模型，在數據驅動的氣象預測中，容易產生預測結果模糊，不能準確反映天氣變化的細節，特別是極端天氣下的預測水平。同時，采用訓練的數據更多的依賴于提供的數據集，與具體的場站氣象結合不夠緊密，進而導致新能源電站的精細氣象預測準確性較低。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供了一種新能源極端氣象數據預測方法、裝置、服務器及存儲介質，以解決現有技術中針對新能源電站的極端天氣的預測精度較低的技術問題。
2、第一方面，本專利技術實施例提供了一種新能源極端氣象數據預測方法，包括：
3、獲取新能源場站的歷史氣象數據；
4、基于生成式擴散模型構建同化模型，并利用構建的梯度對同化模型進行優化；
5、基于所述同
6、基于訓練天氣初始場對氣象模型進行訓練，所述氣象模型利用平對流層損失函數進行迭代優化；
7、利用所述氣象模型根據輸入的天氣初始場得到天氣預測結果。
8、第二方面，本專利技術實施例還提供了一種新能源極端氣象數據預測裝置，包括：
9、獲取模塊，用于獲取新能源場站的歷史氣象數據；
10、構建模塊，用于基于生成式擴散模型構建同化模型，并利用構建的梯度對同化模型進行優化；
11、生成模塊，用于基于所述同化模型生成多個訓練天氣初始場；
12、訓練模塊，用于基于訓練天氣初始場對氣象模型進行訓練，所述氣象模型利用平對流層損失函數進行迭代優化；
13、得到模塊，用于利用所述氣象模型根據輸入的天氣初始場得到天氣預測結果。
14、第三方面，本專利技術實施例還提供了一種服務器，所述服務器包括：
15、一個或多個處理器；
16、存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，
17、當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如上述實施例提供的任一所述的新能源極端氣象數據預測方法。
18、第四方面，本專利技術實施例還提供了一種包含計算機可執行指令的存儲介質，所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時用于執行如上述實施例提供的新能源極端氣象數據預測方法。
19、本專利技術實施例提供的新能源極端氣象數據預測方法、裝置、服務器及存儲介質，通過獲取新能源場站的歷史氣象數據；基于生成式擴散模型構建同化模型，并利用構建的梯度對同化模型進行優化；基于所述同化模型生成多個訓練天氣初始場；基于訓練天氣初始場對氣象模型進行訓練，所述氣象模型利用平對流層損失函數進行迭代優化；利用所述氣象模型根據輸入的天氣初始場得到天氣預測結果。通過引入平流對流誤差損失函數，提高模型在極端天氣下的預測精度，并引入多種極端天氣要素進行模型訓練使之能適用于新能源極端天氣預測場景。同時，結合基于生成模型的初始場同化技術，利用融入新能源場站實測的數據生成多個初始場，進行集合預報，以進一步提高預測準確性和穩定性。
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1.一種新能源極端氣象數據預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成式擴散模型，利用如下方式實現：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述構建的梯度如下：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述同化模型生成多個訓練天氣初始場，利用如下方式實現：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述平對流層損失函數，采用如下方式實現：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述氣象模型利用平對流層損失函數進行迭代優化，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種新能源極端氣象數據預測裝置，其特征在于，包括：
9.一種服務器，其特征在于，所述服務器包括：
10.一種包含計算機可執行指令的存儲介質，其特征在于，所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時用于執行如權利要求1-8任一所述的新能源極端氣象數據預測方法。
【技術特征摘要】
1.一種新能源極端氣象數據預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成式擴散模型，利用如下方式實現：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述構建的梯度如下：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述同化模型生成多個訓練天氣初始場，利用如下方式實現：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述平對流層損失函數，采用如下方式實現：
6.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：向婕，雍正，續昱，
申請(專利權)人：國能日新科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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