基于机器学习的多源气象数据融合编码方法及系统

本发明公开了基于机器学习的多源气象数据融合编码方法及系统，涉及机器学习技术领域，包括：获取目标新能源场站未来预测时段的多源数值天气预报数据及历史同期时段的历史预报数据，获取历史气象再分析数据与历史实际出力数据；分析出力波动剧烈程度，将历史时刻划分为常规天气时刻或异常天气时刻，统计预报偏差特征；针对当前预测时段，根据多源数值天气预报数据与各气象源的预报偏差特征，判定当前预测时段所属的天气类型，并根据天气类型，从多源数值天气预报数据中筛选目标气象源数据，确定初步融合气象场；对初步融合气象场进行偏差反演校正，生成优化的融合气象编码数据。解决了现有技术中预测误差过大、模型稳定性不足的技术问题。