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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

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 12:17:34
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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【摘要】:利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,

【摘要】: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。 【作者单位】: 中国气象局公共气象服务中心;西北电网有限公司电网技术(培训)中心;云南省气象科学研究所;中国气象科学研究院;
【关键词】WRF模式 自适应偏最小二乘回归法 单机预报法 风能预报
【基金】:公益性行业(气象)科研专项“复杂地形风能预报技术研究”(GYHY201006035)资助
【分类号】:TM614
【正文快照】: 1引言风电与常规电源不同,具有很大的随机性、间歇性和不可控性。风电接入电网使电力运行系统的不确定性因素增多,对电网的供电质量产生影响。风电的大规模发展,给风电丰富地区的电网调度和电力市场管理带来了越来越大的压力。对风电场输出功率进行预测是应对大规模风电并网

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