中尺度数值模式在风电场风速预报中的应用
基于中尺度数据的风电场代表年分析
基于中尺度数据的风电场代表年分析陈春喜，席占生(国核电力规划设计研究院有限公司，北京 100095)摘要：由于风电场与气象站的地形地貌、下垫面条件的差异，导致风电场测风塔数据与参证气象站测风数据相关性较差，不能直接采用16扇区相关法进行订正。
本文以山西某风电场风能资源分析为例，引入中尺度模式数据，对比其与参证气象站风速变化规律，并将其运用在代表年分析与订正中。
关键词：中尺度；风电场；代表年；相关。
中图分类号：P641 文献标志码：A 文章编号：1671-9913(2019)S1-0246-03Analysis of Representative Year for Wind Farm Basedon Mesoscale Model DataCHEN Chun-xi, XI Zhan-sheng(State Nuclear Electric Power Planning Design & Research Institute Co.,Ltd., Beijing 100095, China)Abstract: Because the difference of geomorphology and underlying surface between the wind farm with the meteorological station ，the relevance of the wind measurement data and meteorological station data is not well, we could not revise the data by 16-sector wind direction relation method. Based on the assessment of the wind resources in a certain wind farm in Shanxi Province, we compare the change of mesoscale data with the meteorological station data, add the mesoscale data into the assessment and revise of representative year. Keywords: mesoscale; wind farm; representative year; relevance.* 收稿日期：2018-12-10第一作者简介：陈春喜(1984- )，男，湖北荆州人，硕士，高级工程师，主要从事风电场设计及电力水文气象工作。
《2024年中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》范文
《中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》篇一一、引言随着可再生能源的快速发展，风能作为清洁、可再生的能源，其开发和利用日益受到重视。
然而，风能的间歇性和不稳定性给风电功率的准确预测带来了挑战。
为了更好地利用风能资源，提高风电功率预测的准确性，本文研究了中尺度WRF（Weather Research and Forecasting）模式在风电功率预测中的应用。
二、WRF模式简介WRF模式是一种中尺度气象数值预报模式，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够提供详细的气象要素预报信息。
该模式广泛应用于气象预报、气候模拟、空气质量预测等领域。
在风电功率预测中，WRF模式可以提供精确的风速、风向、温度等气象数据，为风电功率预测提供重要的参考依据。
三、WRF模式在风电功率预测中的应用1. 数据获取与处理首先，收集历史风电功率数据和WRF模式输出的气象数据。
对数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、缺失值填充等。
同时，建立风电场的气象数据与风电功率之间的关联模型，为后续的预测提供基础。
2. WRF模式输出气象数据的处理WRF模式输出的气象数据包括风速、风向、温度、气压等。
这些数据需要经过进一步的处理，如空间插值、时间匹配等，以适应风电功率预测的需求。
同时，结合风电场的地形、地貌等特征，对气象数据进行修正和优化。
3. 风电功率预测模型的构建基于历史风电功率数据和WRF模式输出的气象数据，构建风电功率预测模型。
常用的模型包括线性回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。
通过训练和优化模型参数，提高预测的准确性。
4. 预测结果的评估与验证使用历史数据进行模型训练，并对预测结果进行评估和验证。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过对比实际风电功率数据和预测结果，评估模型的性能和准确性。
四、实验结果与分析本文以某风电场为例，进行了WRF模式在风电功率预测中的应用研究。
实验结果表明，WRF模式输出的气象数据能够有效地反映风电场的实际运行情况。
《2024年中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》范文
《中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》篇一一、引言随着风能资源日益受到重视，风电功率预测成为了提高风能利用率、确保电网稳定运行的关键技术之一。
而中尺度气象模式，如WRF（Weather Research and Forecasting）模式，在气象预报领域具有广泛的应用，其高分辨率的模拟能力为风电功率预测提供了有力的支持。
本文旨在探讨中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究。
二、WRF模式简介WRF模式是一种先进的中尺度气象模式，可模拟各种天气现象和气候状况。
其具有较高的时空分辨率，可针对不同地区、不同尺度的气象变化进行精细化的模拟和预测。
此外，WRF模式具有开源、灵活、可定制等特点，使其在气象领域得到了广泛的应用。
三、WRF模式在风电功率预测中的应用1. 数据获取与处理在风电功率预测中，首先需要获取风电场所在地区的气象数据。
这些数据包括历史气象数据、实时气象数据以及未来气象预报数据。
通过WRF模式，可以模拟出未来一段时间内的气象变化情况，为风电功率预测提供基础数据支持。
同时，还需要对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理等，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 模型建立与训练基于WRF模式模拟的气象数据，可以建立风电功率预测模型。
常见的模型包括线性回归模型、神经网络模型等。
通过训练模型，可以使其具备根据气象数据预测风电功率的能力。
在训练过程中，需要使用历史风电功率数据和对应的气象数据进行训练，以优化模型的参数和性能。
3. 预测结果分析与应用通过模型预测出的风电功率结果，可以与实际风电功率进行对比分析。
通过对预测结果的评估，可以了解模型的性能和预测准确度。
同时，还可以根据预测结果进行风电调度和优化，以提高风电的利用率和降低运行成本。
此外，预测结果还可以为风电场的规划和建设提供参考依据。
四、研究现状与展望目前，中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用已经得到了广泛的研究和探索。
许多学者和研究者通过不同的方法和手段，对WRF模式在风电功率预测中的应用进行了深入的研究和探讨。
中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究
中标准WRF模式在风电功率猜测中的应用探究一、引言随着环境保卫意识的增强和能源结构的调整，风力发电已经成为可再生能源领域中重要的组成部分。
然而，由于风力资源的变化性和不确定性，风电功率猜测一直以来都是一个具有挑战性的问题。
准确的风电功率猜测可以提高风力发电场的运行效率，降低对传统能源的依靠程度，推动可持续进步。
近年来，中标准WRF（Weather Research and Forecasting）模式在风电功率猜测中的应用日益受到关注。
二、中标准WRF模式简介中标准WRF模式是一种基于大气动力学方程的数值气象模式，广泛应用于气象学、环境科学和气候变化探究中。
中标准WRF 模式以地球表面为起算面，通过网格化的方式将大气分为一系列小单元，通过数值计算模拟大气的运动和状态变化。
该模式能够提供精细、高时空区分率的气象预报，为风电功率猜测提供了可能。
三、中标准WRF模式在风电功率猜测中的应用1. 天气预报数据的得到中标准WRF模式利用气象观测资料、卫星遥感数据等，通过建立数学模型对将来一段时间的天气进行猜测。
通过得到精确的天气预报数据，可以提供风速、风向等关键气象参数，为风电功率猜测提供基础。
2. 风电功率模型的建立基于中标准WRF模式提供的天气预报数据，可以建立风电功率模型。
该模型基于风能转化理论和风力发电机组的性能曲线，通过思量温度、湿度等气象因素对风能损失的影响，对将来一段时间的风电功率进行猜测。
通过与实际观测数据进行对比和验证，可以不息优化和改进风电功率模型的准确性和可靠性。
3. 风电功率猜测系统的搭建中标准WRF模式可以与其他数据处理和分析工具结合，构建完整的风电功率猜测系统。
该系统可以实时得到天气数据，并进行数值模拟和猜测，最终提供风电场的功率猜测结果。
通过提供准确的猜测数据，风电场可以制定合理的运行和调度策略，提高发电效率。
四、案例分析以某风电场为例，利用中标准WRF模式建立风电功率猜测系统并进行实际应用，取得了一定的探究效果。
风电场多时间尺度组合的风速预测方法研究
风电场多时间尺度组合的风速预测方法研究一、引言风能作为一种清洁、可再生的能源，正逐渐成为人们广泛关注的焦点。
因此，风能的有效利用对于实现能源可持续发展具有重要意义。
然而，由于风能具有高度不确定性和时空变化性，预测风速成为风电场运营和管理过程中的关键问题。
本文旨在研究风电场多时间尺度组合的风速预测方法，通过多尺度的融合，提高风速预测的准确性和可靠性。
二、时间尺度组合方法概述时间尺度组合方法通过综合利用多个时间尺度的风速数据，获得更准确的预测结果。
它可以分为基于统计学的方法和基于机器学习的方法。
2.1 基于统计学的方法基于统计学的方法主要利用时间序列分析和回归分析来对风速进行建模和预测。
常用的方法包括自回归移动平均（ARMA）模型、自回归条件异方差（ARCH）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型等。
这些模型能够捕捉到时间序列数据中的相关性和方差性，并利用历史数据对未来的风速进行预测。
2.2 基于机器学习的方法基于机器学习的方法通过训练模型来预测未来的风速。
常用的算法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等。
这些方法通过对历史数据进行学习，建立模型来预测未知数据。
与统计学方法相比，机器学习方法在利用非线性关系和处理大量数据方面具有优势。
三、多时间尺度组合方法研究在实际应用中，单一时间尺度的预测方法往往无法满足要求，因此需要将多个时间尺度的预测结果进行组合。
这种组合方法可以分为两种：基于加权平均的方法和基于组合模型的方法。
3.1 基于加权平均的方法基于加权平均的方法通过对不同时间尺度的预测结果进行加权平均来得到最终的预测结果。
通常，较短时间尺度的预测结果具有更高的权重，因为短期内的风速变化对于风电场运营和管理更为重要。
而较长时间尺度的预测结果则用于修正和调整短期预测结果。
这种方法简单直观，但需要确定权重的选择方法。
3.2 基于组合模型的方法基于组合模型的方法将不同时间尺度的预测模型进行集成，得到更准确和可靠的预测结果。
中尺度气象预报模式与资料同化技术在风电场短期风速预报中的应用研究的开题报告
中尺度气象预报模式与资料同化技术在风电场短期风速预报中的应用研究的开题报告一、研究背景和意义风能作为一种清洁、可再生的能源，已经得到了广泛的应用和推广。
然而，由于风能的可变性和不稳定性，风能的发电效率存在很大的不确定性，给风电场的经济运营带来了很大的挑战。
因此，研究风电场短期风速预报模型具有重要意义，可以提高风电场的发电效率和经济效益，也是研究可再生能源利用和环保发展的重要方向之一。
目前，风电场短期风速预报主要采用统计方法和气象测量方法。
然而，由于风速受到许多因素的影响，例如地形、气压变化、季节变化、区域环流等，统计方法和气象测量方法的预报精度有限，预报误差较大。
因此，采用中尺度气象预报模式和资料同化技术进行短期风速预报具有较高的预报精度和准确性。
二、研究内容和技术路线本研究拟采用中尺度气象预报模式和资料同化技术进行风电场短期风速预报。
具体研究内容包括：1.中尺度气象预报模式的建立和优化：选取合适的中尺度气象预报模式，进行模型建立和优化，并对不同变量进行分析和计算。
2.资料同化技术的应用和优化：采用多源气象观测数据进行资料同化，得到尽可能准确的不同高度风速和温度等气象要素。
3.风电场短期风速预报模型的建立和优化：将中尺度气象预报模式和资料同化技术相结合，建立风电场短期风速预报模型，并对模型进行优化和验证。
4.预报精度评估和分析：采用实测数据进行模型预测和预报精度评估，并对结果进行分析和优化。
三、预期成果和价值通过本研究，预计可以建立一种高精度、高准确性的风电场短期风速预报模型，为风电场的经济运营提供保障。
同时，还可通过模型验证和分析，对气象要素的变化规律和区域环流等进行深入研究，为可再生能源的利用和环保发展提供参考。
中尺度COAMPS模型在风资源评估中的应用研究
向数 据 替代 。风速 数据 的分析 方法 如下 。
（ １ ）讨论 气象 站数 据 和 测风 塔 １ ０ Ｉ ｎ高度 处 风 速 时间序 列 的全 范 围相关 性 。
Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） 预报 系统 因其 灵 活 多 变及 多重 嵌 套 等性 能 而 被 引 起 关 注 。程 麟 生 讨 论 了 Ｃ Ｏ Ａ Ｍ Ｐ Ｓ等 中 尺度 大气 数值模 型 发展 的现 状 和前 景 ， 但 并 没 有 涉
天 气预 测模 型 Ｃ Ｏ Ａ Ｍ Ｐ Ｓ对 湖 南 Ｔ风 电场 工 程 区域 内风 资 源 进 行 评 估 分 析 ， 并 首 次 将 中尺 度 数 据 应 用 于 测 风
塔 缺 测 和 不合 理数 据 的插 补 中 。 结 果表 明 ， 中尺 度 插 补 订 正后 的 数 据 与 实 测 数 据 的 月 平 均 值 误 差 为４ ． ８ ７ ％， 标 准偏 差误 差 为 ９ ． ８ ％， 该 模 型 能 够较 准确 地 反 映 风 电 场风 能 资 源 的 实 际情 况 。
（ Ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） 、ＷＥ Ｓ Ｔ （ Ｗｉ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ Ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｏ ｂ ｌ ｋ ｉ ｔ ｓ ） 、 大 气 污 染 模 型
响 ， 但并 没有讨 论 Ｃ Ｏ Ａ ＭＰ Ｓ所 获取 的数 据应 用 于 风 速预 测等 风资 源评估 中 的情 况 ， 更 没 有研 究 中尺 度 数 据如 何对 测风 塔缺测 数 据进行 插补 等 问题 。
２ 资 料 和 方 法
２ ． １ 资 料
《2024年中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》范文
《中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》篇一一、引言随着全球对可再生能源的依赖性日益增强，风能作为清洁、可再生的能源，其开发和利用受到了广泛关注。
然而，风能的间歇性和不稳定性给风电功率的预测带来了挑战。
为了更准确地预测风电功率，中尺度气象模式如WRF（Weather Research and Forecasting）模式被广泛应用于风电场的气象预测。
本文将探讨中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究。
二、WRF模式概述WRF模式是一种数值天气预报系统，用于预测大气中的气象要素，如风速、风向、气压、温度等。
该模式以其高分辨率和中尺度特征，被广泛用于气象预测和气候模拟。
在风电功率预测中，WRF模式能够提供高精度的风速和风向预测，为风电场运营者提供决策支持。
三、WRF模式在风电功率预测中的应用1. 数据采集与处理：WRF模式需要大量的气象数据作为输入，包括历史气象数据、地形数据、土地利用数据等。
通过数据采集与处理，将数据转化为模式所需的格式，并输入到WRF模式中。
2. 模式设置与运行：根据风电场的具体情况，设置WRF模式的参数，如网格分辨率、时间步长等。
然后运行模式，生成预测结果。
3. 结果分析与应用：通过对比实际风速和预测风速，分析WRF模式的预测精度。
将预测结果应用于风电功率预测模型中，提高风电功率预测的准确性。
四、研究方法与实验结果本研究采用实际风电场的气象数据，将WRF模式应用于风电功率预测中。
首先，收集历史气象数据和风电场的基本信息。
然后，设置WRF模式的参数，运行模式生成预测结果。
通过对比实际风速和预测风速，分析模式的预测精度。
同时，将WRF 模式的预测结果与其他气象模式的预测结果进行对比，评估WRF 模式在风电功率预测中的优势。
实验结果表明，WRF模式在风电功率预测中具有较高的精度和可靠性。
与其他气象模式相比，WRF模式的预测结果更接近实际风速，能够更好地反映风速的时空变化特征。
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高分辨率中尺度数值模式在风电场风速预报中的应用
作者：孙川永， 陶树旺， 罗勇， 王式功， Sun Chuanyong， Tao Shuwang， Luo Yong， Wang Shigong
作者单位：孙川永,Sun Chuanyong(兰州大学大气科学学院,兰州,730000;国家气候中心,北京,100081)， 陶树旺,罗勇,Tao Shuwang,Luo Yong(国家气候中心,北京,100081)， 王式功,Wang
Shigong(兰州大学大气科学学院,兰州,730000)
刊名：
太阳能学报
英文刊名：ACTA ENERGIAE SOLARIS SINICA
年，卷(期)：2009，30(8)
被引用次数：0次
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transient stability analysis 2002(08)
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3.Dong Anzheng.Zhao Guofan Application of artificial neural networks in wind speed estimation from short-termrecords 2003(05)
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1.期刊论文孙川永.陶树旺.罗勇.王式功.宋丽莉.SUN Chuan-Yong.TAO Shu-Wang.LUO Yong.WANG Shi-Gong.SONG
Li-Li海陆风及沿海风速廓线在风电场风速预报中的应用-地球物理学报2009,52(3)
为了建立沿海风功率预报系统,本文探讨了中国沿海风电场风速预报问题,并利用数值模式RAMS对海陆风进行了模拟研究.发现海陆风发生时,海风和陆风阶段风速廓线存在较大差异,海风阶段风速的垂直切变明显小于陆风阶段.海陆风发生时,风速会呈现有规律的变化,即海风和陆风分别有两个时段:风速增加时段和风速减少时段.在为沿海风电场提供风速预报时,当模式预报到海陆风发生时,可以利用海陆风的这种特点,使用统计方法对预报出的风速进行有效的订正.并发现即使没有海陆风发生,当风向为海洋吹向陆地时,风速随高度的垂直切变同样小于陆地吹向海洋的时段.利用统计方法根据不同风向时风速廓线的特性,把数值模式计算高度上的预报结果,精确地插值到风机涡轮高度,会很大程度上减少风速预报的误差及风功率预报环节的误差.
2.学位论文孙川永风电场风电功率短期预报技术研究2009
风电产业的大规模发展使风电对电网的冲击问题越来越凸显，许多地方出现了拉闸限电的情形，随着百万千瓦级风电基地、千万千瓦级风电基地的规划及建设，急需一套行之有效的风电场风电功率预报系统来满足风电上网调度的实际需求，为国家大力发展清洁能源的政策提供技术保障。
国外在此方面已有十余年的发展历史，而国内目前的风电功率预报方法主要集中于一些统计方法，并不能满足风电上网调度的精度和时效要求。
采用数值预报模式和风电功率统计预报模型相结合的集成系统进行预报，是解决风电场风电功率短期预报的有效方法，基于此本论文以RAMS区域大气模式为工具对高分辨的风电场风速预报以及风电功率预报问题进行了初步探讨。
风电场风电功率预报的前提就是风机叶片扫风范围内准确的风速预报，而对于利用数值模式进行风速预报而言，由于模式稳定性及网格结构以及风机机型的差异，数值模式很难在涡轮及叶片扫风高度范围内做出详细的计算。
通过统计方法找出各高度间风速的分布规律是解决这一问题的最直接的方法。
通过分析我国内陆河北省张北县地区和吉林地区风电场内的风速变化及风速廓线变化特性发现，虽然两地的风速分布形态不一样，但各高度间风速的差异分布大体相同：即由夜间到白天逐渐缩小，在中午达到最小，由白天到夜间再逐渐增大，并且在各个阶段又相对稳定。
即在日出后由地面向上的热量输送逐渐增强，湍流加强，各层间的风速差异减少，并迅速趋于稳定；日落湍流减弱，各层间的风速差异迅速增大，并趋于夜间时段的相对稳定。
这一规律的发现对解释涡轮高度不同时间相同风速条件下风机出力不同及风电功率建模有重要意义。
通过对海陵岛的60米高测风塔不同高度的NRG测风资料分析发现：当沿海地区有海陆风发生时，海风和陆风阶段风速廓线存在较大差异，海风阶段风速的垂直切变明显小于陆风阶段。
并发现即使没有海陆风发生，当风向为海洋吹向陆地时，风速随高度的垂直切变同样小于陆地吹向海洋的时段。
这对模式预报风速的订正及沿海地区风电功率预报建模有很高的实用价值。
将SRTM390米分辨率地形资料引入到模式当中，有效分辨率可达500米，实现了模式的高分辨率预报。
通过对张北地区空间分辨率为1km，时间分辨率为1小时的风速预报结果分析，发现RAMS模式风速预报结果基本可以满足风电场风速预报的要求，与国际上的风速预报水平相当，1-84小时的平均均方根误差为2.3m/s。
为了对数值模式预报结果进行改进，利用人工神经网络方法进行了订正试验，通过预报因子的选择试验，本文初步确定了利用预报风速、风向、气压场的主成分作为预报因子进行订正的方案。
通过神经网络方法，将风速廓线随时间的变化引入神经网络方法中，确定了选择不同高度的风速作为风电功率预报因子的预报方案，对1-72个预报时刻分别进行风电功率预报建模。
并比较了“单机法”与“整体法”两种预报方式下风电场风电功率预报的误差，发现“单机法”效果好于“整体法”。
通过风电功率预报实验分析发现，2008年3月份风电场风电功率预报前42小时的平均均方根误差占装机容量的百分比为17.5％，72小时总的平均均方根误差占装机容量的百分比为21％，2008年4月份72小时总的平均均方根误差占风电场装机容量的百分比为24％，与国际上的平均功率预报误差基本持平，但还有待改进。
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