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针对风电场所需的时效在0~4 h,且时间分辨率不低于15 min的超短期风速预报。根据测风塔实时发回的实测风速序列,建立了基于BP神经网络的风电场风速时间序列外延预报模型。另一方面,建立 MM5模式预报风速与实测风速的误差序列,并利用BP神经网络作误差序列的外延预报,从而利用误差的预报值对MM5风速预报值进行订正,获得新的预报值。综合对两种方法的预报效果指标分析以及拟合曲线的比较结果表明:使用BP神经网络对MM5风速预报值进行修订的方法在总体上效果较优,特别是当影响风电场的天气系统变化明显,近地层风速变率较大时,该方法的预报效果更具有明显的优势。 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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为降低风电场短期预报风速误差,减少风电场短期风功率偏差积分电量,提高风电场发电功率预测准确率,分季节研究了相似误差订正方法对ECMWF单台风机预报风速的订正效果。结果表明:相似误差订正后不同风机预报风速的误差差距减小;预报风速的平均绝对偏差和均方根误差明显降低,其中夏季和秋季华能义岗风电场两个指标降低幅度均超过0.1 m/s、会宁丁家沟风电场均超过0.2 m/s;订正风速削减了原始预报的极值,可反映大部分时段实况风速3 h内的趋势变化,个别时段订正风速与实况趋势相反;订正后预报风速在风功率敏感区的平均绝对偏差明显降低,华能义岗风电场四季降低幅度在0.112~0.242 m/s之间、会宁丁家沟风电场四季降低幅度在0.131~0.430 m/s之间,有效降低了原始预报误差带来的短期风功率偏差积分电量扣分值;订正风速较原始预报更多分布在风功率敏感区。该方法实际应用灵活,对提高风电场短期预报风速准确率有可观的效果,并可有效减少短期风功率偏差积分电量考核。 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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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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风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。 相似文献
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基于气象历史观测资料，将长短期记忆网络LSTM方法和Transformer模型结合提出了混合短期风速多步预测模型BLSTM TRA。以山东半岛南部沿海6个台站为研究区域，通过气象台站观测数据构建数据集。经与2018年ECMWF模式6 h预报结果对比分析，得出如下结论：构建的BLSTM TRA多步预测模型可大幅度降低风速误差，BLSTM TRA的1 h单步预测结果和ECMWF预报模式结果对比，其RMSE平均降低了58.9%，MAE平均降低了63.2%；风速误差和大风统计过程分析发现，BLSTM TRA模型具有一定的抗干扰能力，可以抓住短时大风等敏感信息，对于大风预报结果明显优于ECWMF模式和传统LSTM模型。 相似文献
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基于数值模拟和统计分析及智能优化的风速预报系统 总被引：2，自引：0，他引：2
风速预报是风力发电研究中的关键问题,也是一个十分困难的问题,其预测、评估技术还有待进一步提高.在预测短期风力(提前48～72 h对每小时的风速进行预测)时,通常采用数值天气预报模型进行预测.然而,初始扰动和模式物理过程的不确定性会影响气象数值预报的精度.将为数值天气预报模式提出一种新的后处理优化方法作为主要的思路,利用数据挖掘得到的关联规则来优化气象数值预报的结果,在中尺度模式WRF对风电场风速进行预报的基础上,将模式预测与统计分析及智能优化算法相结合,针对中国风电场的气候特征,利用一种新的修正模式误差的方法,极大地提高了风电场风速预报精度,提出了适合中国风力发电场的有效风速预报系统方案. 相似文献
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利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R2=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R2=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R2=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。 相似文献
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不同地貌上风速风向逐秒变化的观测 总被引：5，自引：0，他引：5
风力在速度与方向上的不稳定性可引发结构的振动并可导致结构损坏。由于气象资料取值周期较长而结构自振周期一般在钞的数量级，因此现有描述风不稳定性的数据常不符合结构动力分析的需要。对滨海、高山及城郊等不同地貌测点其风速、风向同时逐秒的变化进行了观测和记录。数据分析显示，滨海测点风不稳定性较小，高山测点在不同风向下所测风皆有一定程度的不稳定性，而城郊测点风不稳定性较大，表明自然风在风速、风向方面的不稳定主要与地貌及地形条件有关。认为在不利地形条件下工作的结构应进行必要的风动力分析。 相似文献
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2006年4月11—13日湖北省各地出现大风天气,给农业、供电、城市公共设施造成极大破坏。根据《建筑结构荷载规范》,利用各站逐时风速资料,对该过程所产生的基本风压和结构风压进行了详细计算并与历史个例进行对比。结果表明,该次过程产生的在离地10m高度造成的最大风压(瞬时)为0.53kN.m-2,30m铁塔最大结构风压(瞬时)高达2.60kN.m-2,其破坏力比基本风压放大了5倍,足以对铁塔、房屋、广告牌等构筑物产生严重破坏。 相似文献
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根据地转风和偏差风原理，建立了风预报的数值产品释用方案。通过一年试验预报和３年业务预报检验，证明此方案是一个有效的实用的方案。 相似文献
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为了提高风电场风速预报和功率预测的精度和准确率,并考虑风机测风数据的不稳定因素,以多年服务的内蒙古中部某风力发电场A为研究区,在勘察风电场地形及风机布局后,按照季节、风向进行风机间风速时空相关性分析,划分出风机轮毂高度风速高相关为典型特征的风机网格分类片区,采用卡尔曼滤波方法,通过直接和间接两种订正方案,分别进行风机片区风速订正。结果表明:风速高相关风机片区的划分,对于提高风电场风速预报及功率预测精度和准确率具有一定作用,利用风电场区测风塔梯度观测风速,对风机片区进行间接订正,可有效改善数值模式预报风速,15个片区类型下相关系数由0.18~0.72提高至0.67~0.91,误差绝对值由1.6~2.9 m·s-1降低至1.0~1.5 m·s-1。 相似文献
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多普勒激光雷达在大气、环境以及风能等领域得到越来越广泛的应用，但对于复杂天气下多普勒激光雷达的适用性仍然有待深入研究。为此本研究采用2020年8—10月期间位于福建三沙的地基多普勒激光雷达与边界层高塔所搭载的超声风温仪观测的风场数据进行对比，发现多普勒激光雷达在水平风速、风向方面具有稳定的高精度探测性能，与超声风温仪之间相关系数达到了0.948和0.984。相比之下，激光雷达垂直风速的探测误差较大，与超声风温仪之间相关系数仅有0.353。研究发现，降雨强度与激光雷达垂直风速误差呈正相关关系，强降雨下垂直风速偏差最大可达到9 m/s。 相似文献
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风电场存在着明显的局地气候效应，但陆/海两种不同类型风电场是否存在局地风环境效应的明显差异？以河北尚义陆地风电场和江苏如东海上风电场为例，利用风电场周边气象站及测风塔典型年份观测资料，开展了陆/海风电场对湍流强度（TI）和风切变指数（WSE）的影响差异初步分析研究。研究结果表明：陆/海风电场对TI和WSE会产生显著影响；其中，陆/海风电场对TI均为增强效应，建设后年均TI分别增加31%和37%，最大增幅分别发生在春季（47%）和冬季（49%）；影响差异主要为陆地风电场TI增幅在高层明显大于低层，夜间大于白天，而海上风电场不同高度TI增幅及日变化则较为平稳；陆/海风电场对WSE影响差异显著，陆地风电场建设后WSE白天增加、夜晚降低，日变化明显减小，年均降低8%，最大降幅发生在秋季（12%）；海上风电场建设后WSE白天、夜晚均明显增加，年均增加24%，最大增幅发生在春季（37%）。 相似文献
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达坂城风力发电厂风的天气气候特征及预报问题研究 总被引：4，自引：0，他引：4
陈勇航 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2000,23(5):5-7
对达坂城风力发电厂提供的１９９８年该厂单点风速资料进行统计分析,总结出天气气候特征,并运用天气学方法对其进行研究,找出预报指标,强调了单点风速预报制作过程中的实验问题。 相似文献