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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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