基于ELM的风电场短期风速订正技术研究

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。     

多个数值模式对黄、东海入海气旋预报对比分析

通过对T213、T639、ECMWF及WRF中尺度数值模式对2009-2010年3个典型黄海、东海入海气旋预报能力分析发现:T213、T639和ECMWF能提前6～10d预报出入海气旋的生成、移动和发展,但对环流调整时气旋移速突变的预报还存在着很大的差距,所有预报时效基于各模式850 hPa涡度场的路径预报误差和标准差均小于海平面气压场预报,当气旋跳跃式快速移动时,850 hPa涡度场预报优势更加明显,预报中需要更注重中低层形势的预报来把握气旋的移动和发展.3个全球模式比较,ECMWF路径预报、中心气压预报误差及标准差均为最小,T639总体略优于T213.WRF中尺度模式在短期预报时效内(0～72 h时效),对入海气旋造成的大风具有一定的预报能力,但预报风速小于实况风速.个例2在提高了模式分辨率、同化雷达和中尺度站等本地资料后对风速预报有很大的改进.     

基于数值模拟和统计分析及智能优化的风速预报系统

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.     

江西山地风电场风速数值模拟方法研究

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。     

东北区域数值模式产品在天气预报业务中的检验

利用2015年大连地区7个主要气象站的地面气温、降水、风向风速和相对湿度观测资料,针对东北区域中尺度数值模式(Weather Research and Forecast,WRF)产品中常规天气要素进行检验分析,了解掌握WRF模式对不同天气要素的预报能力,以期为天气预报业务中WRF模式产品的订正提供参考。结果表明:WRF模式产品的气温预报准确率整体上08时起报的比20时起报的稍好,最低气温预报效果比最高气温稍好,且WRF模式对升温和降温的趋势预报较好,具有一定参考性。WRF模式产品的降水预报准确率相对较高; WRF模式对风向的预报准确率可以达到50%左右,而风速的预报准确率可以达到60%—70%;大雾天气的预报,可以相应参考WRF模式的相对湿度。     

基于PCA RBF的风电场短期风速订正方法研究

风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正。实验结果表明,利用PCA-RBF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,相对均方根误差降低20%~30%,相对平均绝对误差降低15%~20%。与其他智能算法(BP算法、LSSVM算法)对比分析后得出,PCA-RBF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。     

数值模式的热带气旋强度预报订正及其集成应用

提供热带气旋强度预报产品的业务数值天气预报模式有很多,并已表现出一定的预报技巧,为提高对模式热带气旋强度预报产品的定量应用能力,分析2010—2012年7个业务数值模式的西北太平洋热带气旋强度预报,发现预报误差不仅受到模式热带气旋初始强度误差的显著影响,还与热带气旋及其所处环境的初始状况有密切关系,包括热带气旋初始强度、尺度、移速、环境气压、环境风切变、热带气旋发展潜势等。根据这些因子与各模式热带气旋强度预报误差之间的相关性,采用逐步回归方法建立热带气旋强度预报误差的统计预估模型,并通过逐个热带气旋滚动式建模来进行独立样本检验。检验结果表明,基于误差预估的模式订正预报比模式直接输出的热带气旋强度预报有显著改进,在此基础上建立的热带气旋强度多模式集成预报方案相对气候持续性预报方法在12 h有28%的正技巧,在24—72 h则稳定在15%—20%,具有业务参考价值。     

风能模式预报的相似误差订正

采用一种基于相似误差的模式后处理方法,对2011年10月18日—2012年1月5日WRF模式24 h预报的陕西延长风电场风速进行误差订正。该方法通过寻找与当前预报相似的历史预报来进行误差订正,克服了一般基于时间顺序的误差订正方法的不足,即不能处理由于天气系统的剧烈转变引起的预报误差的快速变化。相似误差订正方法减小了预报的均方根误差和中心均方根误差,相对原始预报分别减小9%和10%左右。该方法不仅可以减小系统误差,还可以减小随机误差,从而提高预报准确率。同时,订正结果相对原始预报具有更好的Taylor图模态相关。相似误差订正方法对风能预报敏感区的订正效果更为显著,均方根误差和中心均方根误差分别减小了12%和22%左右。该方法尤其适用于基于风能模式预报的风速误差订正,同时该方法对其他的预测系统和预报变量也有很好的应用潜力。     

鄱阳湖区风电场风电功率预报研究

风力发电作为一种无污染可再生的能源,已逐渐成为许多国家能源战略可持续发展的重要组成部分。风电场风能预报是风力发电开发中的关键技术问题。为研究鄱阳湖区风力发电预报技术,采用中尺度模式WRF和微尺度模块CALMET对鄱阳湖区长岭风电场进行了200 m水平分辨率风能预报,并根据长岭机组理论功率曲线表和实测数据拟合出理论和实际发电机组功率曲线模型及平均有功功率与发电量模型。根据WRF+CALMET模式预报风速及建立的发电机组功率曲线模型和平均有功功率与发电量模型,预报了长岭风电场发电量。结果表明:长岭风电场23座风机逐小时风速预报值与观测值相关系数为0.42~0.61,均方根误差为2.59~3.68,相对误差为-13.7%~17.4%;对整个风场,预报风速与观测风速的相关系数为0.55,均方根误差为2.8,相对误差为-4.79%。实测发电量值高于预报值,平均偏大39.7 kW,相对误差为-12.6%,预报值与实测值相关性较好,相关系数达到0.52。总体来说,根据中尺度数值模式预报的风速结合风功率、发电量模型预测出的发电量与实测值较为接近,但各月差异性较大。     

天津港秋冬季低能见度数值释用预报研究

本文利用近5年(2009—2013年)天津港资料,分析了该地区大气能见度的分级特征。采用7年秋、冬季NCEP(2006—2012年)和地面资料,通过相关分析给出了对港口低能见度天气有高影响的高、低空物理量因子;排除沙尘和降水天气,针对不同区间的能见度样本,利用BP神经网络方法分类训练了3个统计模型;并与WRF天气模式产品对接,采用分步筛选法,研发了天津港秋、冬季72 h时效的逐时能见度BP释用预报产品。经过3年业务运行,检验结果表明:对逐时能见度而言,BP释用预报对10 km以下低能见度比WRF模式的预报技巧显著提高,达到10.5%~35.4%;其中对0.5 km大雾的预报技巧总体相当,但当WRF预报有降水时,WRF模式预报结果略优;对0.5~1 km的大雾预报,WRF模式的预报技巧1%,BP释用预报提高到了14%~21%。日最低能见度的检验表明:对小于1 km的大雾过程,BP释用预报的TS评分平均达到75%,比WRF预报技巧提高了24%;对1~10 km的低能见度过程,比WRF的预报技巧平均提高了60%。     

WRF模式对江苏如东地区风速预报的检验分析

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。     

风电场风电功率短期预报方法比较

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。     

基于WRF模式的风电场短期风速集成预报方法研究

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。     

基于风速高相关分区的风电场风速预报订正

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。     

复杂下垫面风电场风速数值模拟及误差特征

利用WRF模式分别对沿海及山地条件下风电场风速进行高分辨数值模拟,并对其误差特征进行分析,结果表明:1)WRF模式对复杂地形条件下的风速模拟性能良好,模拟值较好地体现天气尺度的周期变化;2)沿海及山地条件下模拟与观测的误差特征各不相同。模式静态数据未能显现沿海的小岛,并且低估了山地测风塔所在的海拔,导致沿海平均模拟风速偏大,山地平均模拟风速偏小;3)分析不同风向的归一化均方根误差,沿海陆风情况下,下垫面相对复杂,误差明显增大;沿海海风情况下,下垫面均一,误差明显减小;4)仅作单个风电场周边数百平方千米的模拟,采用一台12核的服务器进行WRF模式的并行计算可满足48 h短期预测的时效性。仅仅提高模拟的网格分辨率,并不一定能提升模拟的准确性。