面向电力气象数据的多源异构数据融合方法

本发明涉及面向电力气象数据的多源异构数据融合方法，包括以下步骤：步骤1：获取多种类气象数据：获取多个气象站节点的多种类传感器所采集的数据信息，包括温度、湿度以及风力气象数据；步骤2：气象数据融合：采用基于改进的卡尔曼滤波算法对气象数据进行融合；步骤3：LS‑SVM分类算法：使用改进LS‑SVM模型对数据类型进行分类；步骤4：WOA优化参数：采用WOA算法对LS‑SVM算法的参数选取过程加以优化；步骤5：LSTM提取特征：通过LSTM网络对分类后的数据时序特征进行特征提取；步骤6：覆冰预测：对输电线路覆冰情况进行准确预测；本发明具有采用改进卡尔曼滤波算法融合气象数据、引入分布图法、减少计算量冗余、实现准确预测的优点。