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将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测. 相似文献
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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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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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基于WRF模式和自适应偏最小二乘回归法的风能预报试验研究 总被引：5，自引：0，他引：5
利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。 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SVM方法的风电场功率预报技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,对2006年河北省张北地区某风电场区域全年回报的风速和风向,以及与对应时间段70 m高度的测风塔实测资料进行了对比分析,发现模式预报效果较好.利用2008年全年风电场每台风机的实际功率与对应时刻轮毂高度风速、风向、气温、相对湿度和气压回报资料,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归方法建立了每台风机10min一次的风电场功率预报模型,并利用该模型进行了2009年为期一年的预报试验,检验模型的预报性能.结果表明,集WRF模式和SVM方法建立的风电功率预报方法具有较好的预报效果.各月预报相关系数在0.71～0.82之间,归一化均方根误差在9.8％～16.5％之间,归一化平均绝对误差在5.4％～10.5％之间;全年预报相关系数为0.79,归一化均方根误差为13.3％,归一化平均绝对误差为8.3％. 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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采用基于T639数值预报产品的MOS预报,建立了内蒙古风电场风机风速预报模型,并与EC集合预报、本地MM5及上级WRF风机风速预报产品进行了对比,结果表明:平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差均表现为EC集合预报(集合平均)效果最好,MOS方法次之,均优于本地MM5和WRF指导。由于集合预报、MOS方法预报时效较长,因而具有显著的业务应用价值。MOS方法制作风机风速预报的优点在于:以形势场作为预报因子,发挥了形势预报更为准确的优势,同时能够有效消除模式的系统误差。 相似文献
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中尺度模式风电场风速短期预报能力研究 总被引：4，自引：2，他引：2
本文利用内蒙古乌兰察布风电场2009 年观测记录和WRF 数值模式预报,研究了中尺度数值天气模式对风电场风速的短期预报能力。研究表明:不同数值模式参数化方案的预报能力没有实质性的区别,对于不同时效的风场预报各种方案的预报能力不尽相同。在天气演变较为剧烈时,模式预报技巧相对较差。风电场周边主要天气系统对预报准确度有很大影响。就乌兰察布风电场而言,WRF 模式2009 年日平均预报相对误差仅为11.78%,且误差大于20%的日数占研究总天数不超过15%,具有较高的预报技巧。当蒙古气旋、东北气旋剧烈发展或风速迅速减小时风速的预报误差较大。 相似文献
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本文使用中尺度数值模型MM5结合微尺度模型CALMET对黑龙江省桦南地区2009年6月-2010年5月进行风能资源数值模拟,并与测风塔实测风速进行误差对比分析。结果表明各高度模拟风速与实测风相关系数在0.47-0.64,除10 m高度外,年平均风速模拟值都略大于实测值,>10 m/s区间与实测风速频率基本相当,高度越高与实测风速越接近。风向模拟随高度增加趋于稳定,主导风向与实测风向也越接近,70 m高度主导风向与实测风主导风向相一致。模型对风能频率的模拟效果优于对风速频率与风向频率的模拟。 相似文献
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Assessing wind energy is a key step in selecting a site for a wind farm. The accuracy of the assessment is essential for the future operation of the wind farm. There are two main methods for assessing wind power： one is based on observational data and the other relies on mesoscale numerical weather prediction（NWP）. In this study, the wind power of the Liaoning coastal wind farm was evaluated using observations from an anemometer tower and simulations by the Weather Research and Forecasting（WRF） model, to see whether the WRF model can produce a valid assessment of the wind power and whether the downscaling process can provide a better evaluation. The paper presents long-term wind data analysis in terms of annual, seasonal, and diurnal variations at the wind farm, which is located on the east coast of Liaoning Province. The results showed that, in spring and summer, the wind speed, wind direction, wind power density, and other main indicators were consistent between the two methods. However, the values of these parameters from the WRF model were significantly higher than the observations from the anemometer tower. Therefore, the causes of the differences between the two methods were further analyzed. There was much more deviation in the original material, National Centers for Environmental Prediction（NCEP） final（FNL） Operational Global Analysis data, in autumn and winter than in spring and summer. As the region is vulnerable to cold-air outbreaks and windy weather in autumn and winter, and the model usually forecasted stronger high or low systems with a longer duration, the predicted wind speed from the WRF model was too large. 相似文献
12.
使用中尺度数值天气预报业务模式9 km和3 km分辨率的模式输出产品,分别应用小尺度模式CALMET模式和双线性插值(BLI)方法将预报风速进行降尺度处理,并对比预报风速和风塔观测资料。结果表明：WRF模式9 km分辨率的模式输出经过CALMET模式降尺度以后得到的风速预报效果比3 km分辨率的模式输出略好。同时,由于中尺度数值预报模式分辨率本身较高,使用BLI也可以得到较好的风速预报。将风速分为0 m·s-1≤风速<5 m·s-1,5 m·s-1≤风速<10 m·s-1和风速≥10 m·s-1共3个等级,检验3个风速等级的预报偏差百分比得出,CALMET模式和BLI方法对10 m·s-1以上的大风的预报效果相对较差;如何对大风预报进行订正对风速预报准确率的提高具有重要的意义。 相似文献
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VALIDATION OF NEAR-SURFACE WINDS OBTAINED BY A HYBRID WRF/CALMET MODELING SYSTEM OVER A COASTAL ISLAND WITH COMPLEX TERRAIN 总被引：1，自引：0，他引：1
The results from a hybrid approach that combines a mesoscale meteorological model with a diagnostic model to produce high-resolution wind fields in complex coastal topography are evaluated.The diagnostic wind model(California Meteorological Model,CALMET) with 100-m horizontal spacing was driven with outputs from the Weather Research and Forecasting(WRF) model to obtain near-surface winds for the 1-year period from 12 September 2003 to 11 September 2004.Results were compared with wind observations at four sites.Traditional statistical scores,including correlation coefficients,standard deviations(SDs) and mean absolute errors(MAEs),indicate that the wind estimates from the WRF/CALMET modeling system are produced reasonably well.The correlation coefficients are relatively large,ranging from 0.5 to 0.7 for the zonal wind component and from 0.75 to 0.85 for the meridional wind component.MAEs for wind speed range from 1.5 to 2.0 m s-1 at 10 meters above ground level(AGL) and from 2.0 to 2.5 m s-1 at 60 m AGL.MAEs for wind direction range from 30 to 40 degrees at both levels.A spectral decomposition of the time series of wind speed shows positive impacts of CALMET in improving the mesoscale winds.Moreover,combining the CALMET model with WRF significantly improves the spatial variability of the simulated wind fields.It can be concluded that the WRF/CALMET modeling system is capable of providing a detailed near-surface wind field,but the physics in the diagnostic CALMET model needs to be further improved. 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
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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
16.
WRF模式对江苏如东地区风速预报的检验分析 总被引：3，自引：1，他引：2
探讨了WRF模式在风电场的风速或者功率预报中应用的可行性, 主要研究和评估了WRF模式对地处东亚季风区及海陆交界的江苏如东地区夏季和冬季风速的短期预报效能。研究发现WRF模式可以比较好地预报如东站冬季的风速, 24 h预报的风速时间序列和观测资料的相关系数可以达到0.61, 通过置信度99%的检验, 48 h和72 h的预报与观测风速相关系数分别为0.54和0.47, 也能通过置信度99%的检验;相对而言, 模式对夏季风速的预报则要差一些, 24 h的相关系数有0.59, 48 h和72 h的相关系数只有0.47和0.30, 但仍能通过置信度99%的检验。在量值上, 模式预报的风速比观测值都略偏大一些。而江苏南通市预报结果显示, 模式的预报效能要比如东稍高一些, 和如东类似, 模式对该地冬季的预报要好于对夏季风速的预报。从更大尺度范围的分析也表明, 模式对不同地区预报的准确度是不一样的, 对海面以及海陆交界的海岸预报精度要高一些, 在平坦的内陆地区预报也比较好, 但在山区预报效能则较差。总体说来, WRF能胜任风速短期预报, 值得进一步研究和应用。 相似文献
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复杂地形风场的精细数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
风能是一种重要气候资源,随着我国风电规模的迅速增大,发展风能资源评估系统和风功率预测系统已成为一项重要的研究内容。国内外对复杂地形风场结构的数值模拟有大量研究,随着计算机能力增强,以往用于空气动力学精细流场计算的计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)模式越来越多地在气象领域得到应用,人们开始研究用中尺度预报模式和CFD模式结合进行复杂地形风场的数值模拟。本文的耦合模式系统采用中尺度气象模式(WRF),通过嵌套网格到内层尺度(一般是几公里),然后通过耦合CFD模式Fluent软件获得高分辨率(水平30~100 m,垂直150 m高度以下10 m)的风速分布资料,得到精细化的风场信息。通过对鄱阳湖北部区域和云南杨梅山复杂地形的风场模拟,提供了风能评估和预报的一种可行的方法。 相似文献