基于时空图卷积网络的低空风场预测方法和系统

本发明公开了基于时空图卷积网络的低空风场预测方法和系统，涉及气象预报与风能利用技术领域，一种基于时空图卷积网络的低空风场预测方法，包括：采集目标区域所有节点的风场观测数据和物理场数据，通过动态图构建模块基于流函数‑涡度理论构建动态时空图；通过图注意力网络提取空间信息，得到空间特征张量；将空间特征张量以及物理场数据通过PhysFusion‑TransTCN编码器获取风场深层时空特征；将风场深层时空特征通过输出模块进行层次化特征聚合，得到目标区域的风场预测结果；深度融合了风场物理机理，实现多尺度时空特征融合，并保证预测结果精度以及物理合理性。