风电场风速降尺度预报方法对比分析

使用中尺度数值天气预报业务模式9 km和3 km分辨率的模式输出产品,分别应用小尺度模式CALMET模式和双线性插值(BLI)方法将预报风速进行降尺度处理,并对比预报风速和风塔观测资料。结果表明：WRF模式9 km分辨率的模式输出经过CALMET模式降尺度以后得到的风速预报效果比3 km分辨率的模式输出略好。同时,由于中尺度数值预报模式分辨率本身较高,使用BLI也可以得到较好的风速预报。将风速分为0 m·s^-1≤风速<5 m·s^-1,5 m·s^-1≤风速<10 m·s^-1和风速≥10 m·s^-1共3个等级,检验3个风速等级的预报偏差百分比得出,CALMET模式和BLI方法对10 m·s^-1以上的大风的预报效果相对较差;如何对大风预报进行订正对风速预报准确率的提高具有重要的意义。     

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CFD动力降尺度的复杂地形风电场风电功率短期预测方法研究

复杂地形导致近地层风场时空变化大,是影响风电场短期风电功率预测准确率的重要因素。为此,基于中尺度数值预报模式和微尺度计算流体力学模式,建立了风电场短期风电功率动力降尺度预测系统。该系统由中尺度数值预报模式、微尺度风场基础数据库、风电功率预测集成系统组成,能够预测复杂地形风电场中每台风电机组未来72 h逐15 min的发电量。提高了复杂地形风场发电功率预测准确率,同时还可以在上报电网的风电功率预测结果中考虑运行维护计划和限电等因素对实际并网功率的影响。2014年7月-2015年1月的业务预测试验表明,风电场短期风电功率动力降尺度预测系统的月预测相对误差均小于0.2,满足中国国家电网对风电功率预测误差和时效性的业务要求。动力降尺度技术不受具体项目地形复杂程度和历史观测数据样本量的限制,可以在新建风电场中推广应用,具备实际的可操作性。      

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。     

基于WRF和SVM方法的风电场功率预报技术研究

利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,对2006年河北省张北地区某风电场区域全年回报的风速和风向,以及与对应时间段70 m高度的测风塔实测资料进行了对比分析,发现模式预报效果较好.利用2008年全年风电场每台风机的实际功率与对应时刻轮毂高度风速、风向、气温、相对湿度和气压回报资料,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归方法建立了每台风机10min一次的风电场功率预报模型,并利用该模型进行了2009年为期一年的预报试验,检验模型的预报性能.结果表明,集WRF模式和SVM方法建立的风电功率预报方法具有较好的预报效果.各月预报相关系数在0.71～0.82之间,归一化均方根误差在9.8％～16.5％之间,归一化平均绝对误差在5.4％～10.5％之间;全年预报相关系数为0.79,归一化均方根误差为13.3％,归一化平均绝对误差为8.3％.     

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Kalman滤波的副热带高压数值预报误差修正

利用Kalman滤波方法,对T106数值预报产品进行了误差修正和预报优化。用1995-1996年夏季（5-8月）T106数值预报产品资料建立预报模型,并提供递推参数初始值,其后以1997年夏季（5-8月）T106资料为独立样本对副高面积指数和脊线指数进行动态订正预报。预报效果的对比分析表明,Kalman滤波方法较其它统计预报方法的自适应能力更强。能够对预报对象提供更为准确、有效的跟踪和描述。对数值预报产品的副高预报误差修正效果良好。     

用于风电场功率预测的逐时风速预报

为满足风电场精细化风速预报的需要,利用MM5模式的格点输出数值预报产品以及福建沿海地区两座海上测风塔的逐时气象资料,采用逐步回归的统计方法,将MM5数值预报产品与测风塔实测气象资料要素指标值共同引入回归方程,拟合两座测风塔特定高度的逐小时风速预报方程,详细介绍了该方法的实现过程.通过一年的预报效果指标以及15日的独立样本效果检验,结果表明该方法对于逐小时风速的预报有一定的应用价值.     

风电场风机覆冰期预报方法

采用Makkonen结冰增长模型镶嵌冰表面辐射融化模型建立适用于风机覆冰的预报模型,基于WRF耦合CALMET综合模式预测结果和风机性能参数驱动模型,进行风机覆冰开始和结束时间的预报.以湖北通山九宫山风电场为研究对象,对2012年12月至2013年12月期间监测到19次风机覆冰进行分析,分别采用提前1d、提前2d、提前...     

Kalman滤波技术在台风路径动力-统计预报中的应用

本文从台风移动的动力学模式出发,讨论了目前台风路径动力—统计预报中所存在的问题,提出了改进的措施,探讨了kalman滤波器的实现方案,并分析了在采用kalman最佳线性递推滤波方法作实际预报时对误差计算的处理方法,从而对台风路径的动力—统计预报作了改进。通过较多独立样本的检验,表明了台风路径动力—统计预报的kalman滤波方法,能够修正台风路径预报的速度和方向,因此具有实际的应用价值。     

基于中尺度和微尺度的复杂地形大风预报方法研究

复杂地形气象预报误差主要与模型对地形特征的准确描述、对物理动力过程的假设有关。采用融合中尺度数值天气预报系统(WRF)和微尺度风速模拟模型(CalMet)的方案,既能考虑大尺度、中尺度和微尺度上的动力学过程,又能最大程度上体现局部地形影响。融合预报结果与中尺度预报结果的对比分析表明,融合预报方法能更好地模拟复杂地形的大风过程,对于复杂地形地区大风风灾预测、预警和分析有重要的参考价值和指导意义。     

黑龙江省集成预报方法研究

在利用黑龙江省84个自动站降水和温度资料对2013年和2014年欧洲中心确定性模式高分辨率预报产品、GRAPES_MESO数值产品和日本高分辨率大气模式产品进行系统误差订正基础上,进行基于超级集合思想的多模式动态变权集成预报。结果表明:三种格点预报产品都存在系统误差,三种格点资料对黑龙江地区的降水预报都存在着较多的空报现象,去除微量降水预报后,降水预报质量得到了很大的提升;温度预报去除一段时间的平均相对误差后,预报准确率也有较大提升,尤其是前5 d;ECMWF-thin去除微量降水和平均相对误差预报效果对黑龙江省5 d预报准确率晴雨在80%以上;前3 d最高气温准确率在70%以上,最低预报准确率为60%以上,按照国家局TS评分最高为75%,最低为64%;GRAPES_MESO格点预报产品预报效果在黑龙江省很好;最优集成预报效果动态权重集成预报没有太大差别,但是相对于去除误差的ECMWF-thin预报产品基本没有提升。     

基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究

构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统,通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合,采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员,为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场,同化后的结果作为集合预报的初值,通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003～2004年16个台风个例的分析表明,初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强,结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度,路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。     

风电功率预报方法研究进展

风电是可再生、无污染、能量大、前景广的能源,是世界各国的战略选择,中国蕴含着丰富的风电资源,但目前我国在风电预报方面的研究还很薄弱.鉴于国外风电预报已积累了一定的研究成果,通过简要介绍一些国内外风电预报方法,希望能对风电预报行业的发展起到一定的借鉴和促进作用.     

关于集合Kalman滤波的理论和方法的发展

随着同化方法的不断的发展，一种新的资料同化方法——集合Kalman滤波正在兴起。简单地回顾了同化方法的发展，探讨了集合Kalman滤波的特点。同时，还介绍了集合Kalman滤波发展的过程以及指出目前所面临的问题和未来的发展趋势。     

多时次多尺度波谱相似预报风要素

利用1975～2004年500hPa高度和850hPa温度格点场的历史资料,分别计算出不同纬度带的超长波和长波合成波,以此作为风要素预报的基本资料。根据谐波分析原理,结合相似系数法和相似距离法建立一套多时次、多尺度波谱相似预报模型,并提出相似离度概念。经过近两年的运行试验,该预报模型运行稳定,检验结果表明,对于由风压定律制约的风要素预报具有较大的参考作用,在大尺度天气形势控制下,与当地地形、地貌结合形成的风要素预报不失为一种简便易行的风向风速预报方法。利用多时次多尺度动态相似法制作风要素预报既考虑了物理量场不同尺度的空间相似,又考虑了连续时间的过程相似,因此这对中期天气过程的预报是有意义的。     

对集成预报方法的检验

长期天气过程和中、短期天气过程相比较,在物理本质上有重要区别.长期天气过程是非绝热过程,外界的传送与大气能量交换对长期天气过程的演变有重要作用,因此,既使在用统计方法制做长期天气预报时,我们也尽量选用物理意义比较好的因子,如     

Kalman 滤波的试验应用研究

通过Kalman滤波与海温ARMA模型的结合试验,对Kalman滤波的应用进行了研究。对于如何选择Kalman滤波的初始参数,提出了一种新的方法,得到了较好的预报效果。     

秋旱的集成预报方法探讨

通过庆阳地区秋旱指数的空间分布特征及其时间变化规律分析,分别建立了秋旱指数的周期叠加、逐步回归、均生函数的预测模型,并对这三种模型用权重法、平均法、回归法、举手表决法进行集成。结果表明,平均集成法效果最好。