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利用中尺度气象数值模式WRF和动力降尺度模式CALMET,对江西山地风电场不同高度层风速进行4个月逐时数值模拟,结合测风塔实测资料,对两种模式的模拟结果进行准确性、误差特征等方面研究,结果表明:1) WRF模式和CALMET模式均能较好地模拟出风速的日变化特征,在大风速时间段两个模式模拟误差变大,可能是由于出现台风、降雨伴随大风等天气时,WRF模式边界层方案对大风速时拖曳作用不充分造成,今后可考虑通过天气过程模拟的敏感性研究及历史数据对模拟结果进行订正。2)从各月模拟结果来看,WRF模式与CALMET模式各月模拟值与实测值间相关系数均大于0. 65,两个模式对70 m高度层模拟结果均优于对10 m高度层的模拟结果,并且CALMET模式均方根误差低于WRF模式的。3) CALMET模式在各风速段模拟效果均优于WRF模式的。两个模式在0~3 m·s-1低风速的模拟效果最优,在大风速段( 8 m·s~(-1))模拟结果平均绝对误差最大,今后应对大风模拟结果的订正开展进一步研究。 相似文献
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风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明,WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果,利用ELM算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20%～30%。与其他的智能算法(BP神经网络、SVM算法)对比分析后得出,ELM算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。 相似文献
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基于WRF和CFD软件结合的风能资源数值模拟试验研究 总被引：4，自引：2，他引：2
运用中尺度数值模式WRF与法国CFD软件MeteodynwT相结合的方法（WRF／WT）,进行了广东省海陵岛地区的水平分辨率100m×100m的风能资源数值模拟试验,采用海陵岛上7座测风塔观测资料对WRF／WT模式的模拟风场进行误差检验,并与WRF／WAsP模式系统对单点风能参数模拟误差进行对比,研究WRF／WT模式系统在风电场微观选址和分散式风电开发利用中应用的可行性。结果表明：中尺度模式与CFD软件结合的数值模拟方法对区域风能资源分布趋势的模拟比单纯应用CFD软件更准确;WRF／WT模式系统应用于复杂地形风能资源数值模拟评估是可行的,其对区域风能资源参数分布模拟的准确率与WRF／WAsP对2km范围内风能资源参数模拟的准确率相当;WRF／WT模式系统在风速频率分布不满足Weibull分布的情况下和陡峭地形条件下有较好的模拟效果,相对WRF／wAsP有明显优势。今后需进一步研究中尺度模式与CFD软件的衔接方法,以及对中尺度模式模拟结果的误差订正。 相似文献
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基于WRF3.8.1数值模式,利用FNL 1°×1°再分析资料,对山东边界层10 m、70 m、100 m等高度2017年风场进行了逐日动力降尺度模拟,使用山东122个气象站逐日平均风速,对模拟结果进行了客观评估。结果表明：WRF模式可以较好地模拟出山东逐日平均风速变化特征,但模拟值普遍大于实测值,山东不同区域平均风速模拟效果差异较大,四季误差分析结果与全年略不同;山东沿海、半岛北部丘陵、崂山、日照中部五莲山、鲁中山区各山脉等区域以及微山湖、东平湖等大型湖泊区域年和四季10 m、70 m、100 m高度平均风速、平均风功率密度较大,大汶河、大清河、泗水河、沂河及其支流、淄河、潍河等流域中上游的山区间低矮平原地带较小,但各地风能资源的差异随高度增加而明显减小。平均风速、平均风功率密度时空分布结果可为山东内陆地区分散式低风速风电场的选址、风能资源开发利用提供参考。 相似文献
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次网格地形参数化对WRF模式在复杂地形区风场模拟的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
《干旱气象》2016,(1)
黄土高原特殊的地形导致该地区风场特征复杂,本文以黄土高原为研究对象,通过3组数值模拟试验,探讨次网格地形参数化对WRF模式模拟近地面风场的影响。结果表明:地形越复杂,次网格地形标准差越大,WRF模式中离站点最近格点的海拔高度与站点实际海拔高度差异越大;研究时段内,若不考虑次网格地形影响,观测风速较小时,WRF会高估风速,而观测风速较大时,WRF则低估风速。在相对平坦的地区,模拟风速与观测风速之间的均方根误差较小,地形越复杂时,均方根误差越大。采用次网格参数化方案后,模式对风速的模拟有明显改进,认同指数、准确率、相关性等都有明显提高,模拟误差明显降低。3组试验均能模拟出风速的日变化,但不考虑次网格地形影响时,模拟的风速几乎是观测值的2倍,考虑次网格地形影响后,模拟的风速明显降低,其中Jimenez方案模拟的风速与观测值之间的偏差最小,能更好地描述风速的空间分布特征,而Mass方案仅降低了平原和山谷地区的风速却没有突出山区的高风速,对风速空间变化的模拟不如Jimenez方案。 相似文献
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风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正。实验结果表明,利用PCA-RBF算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差降低20%~30%,相对平均绝对误差降低15%~20%。与其他智能算法(BP算法、LSSVM算法)对比分析后得出,PCA-RBF算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。 相似文献
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风电场风速数值预报的误差分析及订正 总被引：2，自引：1，他引：1
使用WRF模式对内蒙古某风电场区域内的2011年1-6月,50m高度的风速进行了模拟,并结合实测风速对模拟结果进行了评估。在此基础上再利用自回归模型(AR模型)和持续法对WRF模式模拟结果进行了订正预报,订正结果表明:AR模型和持续法都能有效地减小WRF模式风速的模拟误差,AR模型订正效果优于持续法。为能对订正预报时效进行延长,提出了"假设观测值"概念。在AR模型的基础上建立一种新的订正模型称之为New AR模型。其订正预报结果表明:新模型能在12h时效内,改善WRF模式风速模拟精度,其中6h的改进效果较好。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(1)
不同地区中尺度气象模式WRF的模拟性能存在明显差异,本文利用数值模拟和统计方法,评估了WRF模式在济南地区的模拟性能,并对比研究地形和土地利用对WRF模式模拟性能的影响,为WRF模式在济南地区的业务化运行提供参考。结果表明:WRF模式能较准确的模拟济南地区近地面气象场及其时间变化特征;统计分析发现,WRF模式对济南地区近地面气温、比湿、风速及风向的模拟准确率分别为72.5%、59.6%、29.4%和36.2%。WRF模式模拟的济南地区夏季比湿偏低、风速偏高,模拟的风速存在系统性偏差。下垫面对WRF模式的模拟结果有显著影响,10 m风速的均方根误差(RMSE)与地形、坡度、模式格点和观测站点的地形偏差显著相关,与坡度的相关系数最大;2 m气温的RMSE仅与地形偏差显著相关,在复杂地形区比较站点观测气温与模式格点气温时,需考虑地形偏差的影响。 相似文献
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利用以中尺度数值模式WRF/CALMET作为风电场预报系统的动力模块,及BP神经网络法(BP-ANN)作为风电场预报系统的统计订正方法,对重庆市齐跃山风电场进行了一次时间分辨率为5 min的24 h风速、风功率的滚动预报试验,探讨了适用于中国典型内陆山区的风电场预报系统。结果显示:以WRF/CALMET/BP组成的动力—统计预报系统能够较好地模拟出内陆山区的风场特征,系统对正午至傍晚时段的风速预报准确率较高。WRF/CALMET动力模式对于风速中心振幅的模拟能力较好,经过BP神经网络订正后,模拟结果会趋于均值。不同风速段中,模式对低风速段(3~8 m·s^(-1))的预报效果较好,BP神经网络对中风速段(8~14 m·s^(-1))预报结果的订正效果最明显。 相似文献
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随着沿海城市的快速发展,城市气候环境恶化,研究弱大气环流背景下的海陆风对改善城市环境具有重要意义。以晋江市为例,利用站点风要素观测数据,结合海陆风判别条件,提取并分析了两个典型海陆风日海陆风的基本特征;采用WRF与Noah陆面过程模式耦合,选用BEP多层城市冠层模型,对典型日进行了风场模拟。从模拟结果中分解出局地风,在验证海陆风现象的基础上,分析了海陆风特征的空间分布规律。结果显示:WRF模拟的逐小时局地风向时序与实测情况吻合较好,通过了信度为0.05的显著性检验,但局地风速模拟值与实测值存在显著差异,平均达到1 m/s。从WRF模拟结果提取的海、陆风起始和终止时间、持续时间与实际情况存在一定差别。两者持续时间在空间上的变化与各自起始时间的空间变化一致,且未明显出现随离岸距离增加,海陆风减弱的现象。上述结果表明,WRF能够较好地模拟海陆风日的风场特征,尽管对海、陆风速的模拟还存在一定的不确定性,但所得结论对晋江市城市规划和微环境改善有参考意义。 相似文献
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对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10 m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10 m风速、风向预报结果。结果表明：两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5-0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。 相似文献
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WRF模式对福建沿海风电场风速预测的效果分析 总被引：2，自引：1，他引：1
在WRF模式中选取不同的边界层、近地面层以及陆面过程参数化方案,设计了4种不同物理过程参数化方案,组合模拟福建沿海某测风塔站2010年1月1—11日和7月1—11日的逐时风速,将数值模拟结果和同期测风塔观测数据进行对比,以寻求最佳参数化方案。经分析比较,采用MYJ边界层方案,Monin-Obukhov近地面层方案以及Noah陆面过程方案的方案2模拟效果最好。使用该方案对2010年1月和7月的风速进行模拟,按不同风速级别分别对数值模拟结果进行对比分析,结果表明:方案2对6~15m/s风速模拟的平均相对误差在20%左右,能够满足风电预测的精度需求;而对0~6m/s风速模拟的误差相对较大,这可能是由于模式地形分辨率不够精细以及风塔所处海陆交界处的特殊位置,使低风速容易受地面扰动以及海陆气流影响所致。 相似文献
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两种模式在风电场风速预测应用中的对比 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2011年12月至2012年11月贺兰山风电场测风塔实测资料和同期WRF、BJ-RUC模式预测结果,对2种模式在风速预测中的应用进行对比分析。结果发现,月尺度上,2种模式预测的风速月均值普遍较实测值高,且WRF较BJ-RUC更接近实测值;WRF预测的月平均风速标准差普遍较实测低,而BJ-RUC普遍比实测大;春季WRF预测效果整体上较BJ-RUC好,其它季节WRF预测的月平均风速均方根误差较BJ-RUC的小,但与实测风速的相关性较BJ-RUC与实测风速相关性差。日尺度上,凌晨至中午前后和傍晚至前半夜2个时段,2种模式预测风速普遍比实测值大,而中午至傍晚时分正相反,预测值普遍较实测小。2种模式对〉12 m·s^-1风速预测的均方根误差最小,其次是3~12 m·s^-1,〈3 m·s^-1风速预测的均方根误差最大,但BJ-RUC对3~12 m·s^-1范围风速的变化趋势把握能力较好。WRF和BJ-RUC都普遍低估了1~4 m·s^-1风速段的频次,对5~10 m·s^-1范围频次普遍明显高估,对10 m·s^-1以上风速,WRF预测频次较实测低,而BJ-RUC预测频次则较实测高。BJ-RUC对该区风向的预测能力较WRF好。 相似文献
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数值模拟技术在风电场宏观选址上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
现有气象站分布稀疏,难以全面反映潜在大风区域。数值模拟技术通过提高分析区域的空间分辨率,弥补气象站点分布稀疏的缺陷。利用中尺度天气预报模式WRF对吉林省西部地区风能资源进行了数值模拟。结果表明：数值模拟结果反映了实际风速日变化和年变化规律,10 m、50 m、70 m高度模拟值与实际观测值相关系数分别达到0.889、0.862和0.865,均达0.001 的显著水平;模拟结果揭示了地面观测资料未反映出来的潜在大风区。经实际立测风塔观测证实,数值模拟技术可以用于风电场宏观选址。同时揭示了模拟的风速较实际风速大,且模拟风速空间分布差异小于观测的风速,说明现有数值模式模拟的精确度还存在着局限性,风电场微观选址仍依赖于立测风塔进行实地观测。 相似文献
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通过开展湖北省九宫山风电场短期风电功率预报方法的研究,以不断提高预报准确率,为风电场提供更有价值的预报服务,该文利用MM5耦合CALMET模式模拟风电场风速资料,采用物理法和动力统计法探讨风电场各种情况下预报应用效果。结果表明:模拟风速释用订正能有效降低风速预报误差,但难以修正预报趋势;动力统计法更适用于九宫山风电场的复杂山区地形,可能由于该方法能自发适应风电场地理位置;采用实测数据建立的风电功率预报模型优于理论风电功率模型,这也与风机实际运行环境会影响风机输出功率有关。 相似文献