WRF/CALMET/BP預報系統(tǒng)對內陸山區(qū)風電場的一次滾動預報檢驗

doi:10.12306/2020jms.0054

首頁 > 過刊瀏覽>2022年第42卷第1期 >79-88. DOI:10.12306/2020jms.0054

WRF/CALMET/BP預報系統(tǒng)對內陸山區(qū)風電場的一次滾動預報檢驗
DOI:
                        10.12306/2020jms.0054
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:P457.5
基金項目:國家自然科學基金資助項目(41775058);重慶市氣象局開放式研究基金

A numcial testment of WRF/CALMET/BP forecast system for wind energy in inland mountains

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摘要

圖/表

訪問統(tǒng)計

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摘要:

利用以中尺度數值模式WRF/CALMET作為風電場預報系統(tǒng)的動力模塊,及BP神經網絡法(BP-ANN)作為風電場預報系統(tǒng)的統(tǒng)計訂正方法,對重慶市齊躍山風電場進行了一次時間分辨率為5 min的24 h風速、風功率的滾動預報試驗,探討了適用于中國典型內陸山區(qū)的風電場預報系統(tǒng)。結果顯示:以WRF/CALMET/BP組成的動力—統(tǒng)計預報系統(tǒng)能夠較好地模擬出內陸山區(qū)的風場特征,系統(tǒng)對正午至傍晚時段的風速預報準確率較高。WRF/CALMET動力模式對于風速中心振幅的模擬能力較好,經過BP神經網絡訂正后,模擬結果會趨于均值。不同風速段中,模式對低風速段(3~8 m·s^-1)的預報效果較好,BP神經網絡對中風速段(8~14 m·s^-1)預報結果的訂正效果最明顯。

Abstract:

A wind energy farm forecast system based on the mesoscale numerical model WRF/CALMET and the post statistical BP Neural Network Method (BP-ANN), was used to operate the rolling prediction test on 24 h wind speed and wind power at 5-minute intervals of Qiyueshan wind farm. Results indicate that dynamic-statistical forecast system of WRF/CALMET/BP simulates the wind field characteristics in inland mountainous well,whose accracy rate is highest from noon to sunset.The numerical model WRF/CALMET simulates central amplitude well,but after statistical revision by BP-ANN,the results tend to distribute near mean value. Meanwhile,the forecast accuracy in low-level wind speed (3-8 m·s^-1) by model is better,and the effort of statistical revision by BP-ANN is more obvious in mid-level wind speed (8-14 m·s^-1).

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

劉偉,李艷,杜欽. WRF/CALMET/BP預報系統(tǒng)對內陸山區(qū)風電場的一次滾動預報檢驗.氣象科學,2022,42(1):79-88 LIU Wei, LI Yan, DU Qin. A numcial testment of WRF/CALMET/BP forecast system for wind energy in inland mountains. Journal of the Meteorological Sciences,2022,42(1):79-88

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收稿日期:2019-09-27
最后修改日期:2020-10-26
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在線發(fā)布日期: 2022-06-01
出版日期: 2022-05-30

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