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。     

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SVM方法的暴雪预报系统

雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害，对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响。在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上，依据SVM回归方法，利用T213资料，建立了暴雪的SVM回归方法预报模型，建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统，并对其进行了业务试验。给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果。结果表明，SVM回归方法能运用于暴雪的预报，建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用。     

基于SVM方法的暴雪预报系统

雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害,对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响.在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上,依据SVM回归方法,利用T213资料,建立了暴雪的SVM回归方法预报模型,建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统,并对其进行了业务试验.给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果.结果表明,SVM回归方法能运用于暴雪的预报,建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用.     

基于WRF模式的雷电潜势预报

用WRF模式对发生在南京市区的两次雷电过程进行了模拟,提取两次模拟过程在南京范围内的格点数据,分别做雷电潜势预报模型建模和检验两组样品。利用江苏省地闪定位资料作参考,选出49个对雷电单体形成有重要影响并且在两组样品中的平均值比较接近的强对流参数进行建模。利用建模样本对预报因子与变量进行多分类Logistic逐步回归统计分析,确定4个对流参数建立Logistic雷电预报模型,最终利用检验样品对预报模型的预报效果进行了检验。结果表明:WRF模式模拟出的强回波区域的形状和面积与实况的相似度较高,但与实况相比,整体向东北方向偏移。考虑此偏差后,建立的雷电预报模型的准确率达到67.32%,技巧评分达到0.466,具有较好的预报效果。WRF模式高时空分辨率的特点,使得其对雷电发生前的气象要素资料的获取更加精确,因此增加模式模拟的精确度,可进一步地提高利用WRF模式进行雷电预警的效果。     

SVM方法在热带气旋风雨及温度预报中的应用

热带气旋的强弱和移动路径会直接影响到周围大气中气压、温度、露点等气象要素的变化.为更好地了解热带气旋对海口市的影响,通过收集影响海口市热带气旋关键因子,建立热带气旋风雨影响预报因子库,基于SVM方法对热带气旋在过程降水量、最大风速和平均温度进行趋势预报.结果表明,该方法对影响海口市热带气旋的过程降水量、最大风速和平均温度都有较好的预测效果,但对于超过15 m/s的最大风速和200 mm以上降水量级上存在一定的偏差,这可能与SVM模式中预报因子库中关键因子不全及模式的择中原理使结果趋于平均化相关.     

SVM方法在武汉市大雾预警预报中的应用

在简单介绍支持向量机(SVM)基本原理的基础上,根据2003-2006年武汉市探空和地面气象要素资料,使用支持向量机方法(SVM)和CMSVM应用软件平台,通过对训练样本进行交叉验证和模型核参数的逐渐逼近,建立了武汉市0～24 h大雾支持向量机预报模型.经过2007年试报,该模型的Ts评分为62.5%;同时,通过对2007年武汉市大雾特点和预警信号发布情况的分析发现,该模型所选取的建模时段和设计的输出产品时间均比较合理,能够较及时地为大雾预警预报提供参考依据.     

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模式的对流性降水预报检验

文章挑选了2013年5—10月5个民航机场(乌海市、呼和浩特市、二连浩特市、阿尔山市和满洲里市)出现对流性降水的个例,基于WRF模式对不同格距下单站降水次数、降水评分和降水量级进行检验。结果表明:不同格距下模式模拟的降水均以对流性为主,模式能较好的模拟出降水性质;从降水评分检验来看,9km的模拟结果好于27km,分辨率提高后二连浩特市、呼和浩特市和乌海市3个站的TS评分均明显提高;模式对小雨量级降水的预报准确率最高,达95%以上,对其它级别降水预报量级明显偏小。     

SVM方法与长江上游降水落区预报

在分析长江上游各流域面雨量的气候特征及面雨量与暴雨站数关系的基础上,依据SVM回归方法,利用面雨量和ECMWF 0 h资料,建立了面雨量的SVM回归方法预报模型,并对其进行了模拟试验.结果表明,SVM回归方法能运用于面雨量预报,并给出了依据SVM方法建立的流域面雨量实时业务预报系统的检验结果.     

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.     

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模式和自适应偏最小二乘回归法的风能预报试验研究

利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。     

Analysis of Wind Power Assessment Based on the WRF Model

Assessing wind energy is a key step in selecting a site for a wind farm. The accuracy of the assessment is essential for the future operation of the wind farm. There are two main methods for assessing wind power： one is based on observational data and the other relies on mesoscale numerical weather prediction（NWP）. In this study, the wind power of the Liaoning coastal wind farm was evaluated using observations from an anemometer tower and simulations by the Weather Research and Forecasting（WRF） model, to see whether the WRF model can produce a valid assessment of the wind power and whether the downscaling process can provide a better evaluation. The paper presents long-term wind data analysis in terms of annual, seasonal, and diurnal variations at the wind farm, which is located on the east coast of Liaoning Province. The results showed that, in spring and summer, the wind speed, wind direction, wind power density, and other main indicators were consistent between the two methods. However, the values of these parameters from the WRF model were significantly higher than the observations from the anemometer tower. Therefore, the causes of the differences between the two methods were further analyzed. There was much more deviation in the original material, National Centers for Environmental Prediction（NCEP） final（FNL） Operational Global Analysis data, in autumn and winter than in spring and summer. As the region is vulnerable to cold-air outbreaks and windy weather in autumn and winter, and the model usually forecasted stronger high or low systems with a longer duration, the predicted wind speed from the WRF model was too large.     

中尺度模式风电场风速短期预报能力研究

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。     

基于WRF和CFD软件结合的风能资源数值模拟试验研究

运用中尺度数值模式WRF与法国CFD软件MeteodynwT相结合的方法（WRF／WT）,进行了广东省海陵岛地区的水平分辨率100m×100m的风能资源数值模拟试验,采用海陵岛上7座测风塔观测资料对WRF／WT模式的模拟风场进行误差检验,并与WRF／WAsP模式系统对单点风能参数模拟误差进行对比,研究WRF／WT模式系统在风电场微观选址和分散式风电开发利用中应用的可行性。结果表明：中尺度模式与CFD软件结合的数值模拟方法对区域风能资源分布趋势的模拟比单纯应用CFD软件更准确;WRF／WT模式系统应用于复杂地形风能资源数值模拟评估是可行的,其对区域风能资源参数分布模拟的准确率与WRF／WAsP对2km范围内风能资源参数模拟的准确率相当;WRF／WT模式系统在风速频率分布不满足Weibull分布的情况下和陡峭地形条件下有较好的模拟效果,相对WRF／wAsP有明显优势。今后需进一步研究中尺度模式与CFD软件的衔接方法,以及对中尺度模式模拟结果的误差订正。     

风能预报方法研究进展

中国蕴含着丰富的风能资源,但目前我国在风能预报方面的研究还很薄弱,几乎没有可用于风电场风能的客观、定量化的预报方法。风能预报,实际上最重要的是对风场的合理准确预报,进而得到风电量预报。通过简要介绍国际上风能预报的一些方法,如统计预报、动力预报（包括降尺度预报和集成预报）以及风电量预报,同时介绍对预报的检验和面向最终用户的预报平台的建设,希望能对我国风能预报行业的发展起到一定的借鉴和促进作用。     

风能预报方法研究进展

 中国蕴含着丰富的风能资源,但目前我国在风能预报方面的研究还很薄弱,几乎没有可用于风电场风能的客观、定量化的预报方法。风能预报,实际上最重要的是对风场的合理准确预报,进而得到风电量预报。通过简要介绍国际上风能预报的一些方法,如统计预报、动力预报（包括降尺度预报和集成预报）以及风电量预报,同时介绍对预报的检验和面向最终用户的预报平台的建设,希望能对我国风能预报行业的发展起到一定的借鉴和促进作用。