| 基于ELM的风电场短期风速订正技术研究 |
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| 引用本文： | 张颖超,肖寅,邓华.基于ELM的风电场短期风速订正技术研究[J].气象,2016,42(4):466-471. |
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| 作者姓名： | 张颖超 肖寅 邓华 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学信息与控制学院，南京 210044
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044
江苏省大数据分析技术重点实验室，南京 210044,南京信息工程大学信息与控制学院，南京 210044,南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044 |
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| 基金项目： | 江苏省高校优势学科建设工程资助项目、江苏省六大人才高峰项目(WLW 021)、江苏省研究生创新工程省立项目(SJLX_0386)和公益性行业（气象）科研专项（GYHY201106040）共同资助 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | WRF模式 ELM算法 误差订正 预报效果 |
| 收稿时间： | 2015/6/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/1/11 0:00:00 |
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