風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速數(shù)值預(yù)報(bào)的誤差分析及訂正

doi:10.3969/2014jms.0013

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風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速數(shù)值預(yù)報(bào)的誤差分析及訂正
DOI:
                        10.3969/2014jms.0013
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類號(hào):
基金項(xiàng)目:公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(GYHY201206026);江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)

Error analysis and correction of wind speed numerical forecast at wind farm

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摘要:

使用WRF模式對(duì)內(nèi)蒙古某風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域內(nèi)的2011年1-6月,50m高度的風(fēng)速進(jìn)行了模擬,并結(jié)合實(shí)測(cè)風(fēng)速對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估。在此基礎(chǔ)上再利用自回歸模型(AR模型)和持續(xù)法對(duì)WRF模式模擬結(jié)果進(jìn)行了訂正預(yù)報(bào),訂正結(jié)果表明:AR模型和持續(xù)法都能有效地減小WRF模式風(fēng)速的模擬誤差,AR模型訂正效果優(yōu)于持續(xù)法。為能對(duì)訂正預(yù)報(bào)時(shí)效進(jìn)行延長(zhǎng),提出了"假設(shè)觀測(cè)值"概念。在AR模型的基礎(chǔ)上建立一種新的訂正模型稱之為New AR模型。其訂正預(yù)報(bào)結(jié)果表明:新模型能在12h時(shí)效內(nèi),改善WRF模式風(fēng)速模擬精度,其中6h的改進(jìn)效果較好。

Abstract:

The wind speed at 50 m at a wind farm of Inner Mongolia from January to June of 2011 was simulated by WRF(Weather Research and Forecasting) model, then the simulation results were evaluated, combined with the observed wind speed. Furthermore, the wind speed was corrected by Auto-Regression(AR model) and Persistence. The results show that the mentioned above two methods can both effectively reduce the simulation error, while the AR model performs better than the Persistence. In order to extend the prediction period, a new revised model(New AR model) was established, based on the concept of hypothetical observation. The correction forecasting results of the new model show that New AR model can improve the wind speed accuracy of WRF within 12 hours, especially within 6 hours.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

余江,江志紅,俞衛(wèi),吳息,張強(qiáng).風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速數(shù)值預(yù)報(bào)的誤差分析及訂正.氣象科學(xué),2015,35(5):587-592 YU Jiang, JIANG Zhihong, YU Wei, WU Xi, ZHANG Qiang. Error analysis and correction of wind speed numerical forecast at wind farm. Journal of the Meteorological Sciences,2015,35(5):587-592

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收稿日期:2014-01-05
最后修改日期:2014-02-06
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在線發(fā)布日期: 2015-11-13
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