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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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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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