风电场两种超短期风速预报方法的效果对比

• 作者: 余江 吴息 周海 王彬滨 闫瑞琪
• 来源期刊: 气象科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 风能 风电场 超短期预报 BP神经网络 动态修订
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 短论
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: P425.63
• 字数: 4463字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/2014jms.0005

摘要

针对风电场所需的时效在0～4h,且时间分辨率不低于15 min的超短期风速预报.根据测风塔实时发回的实测风速序列,建立了基于BP神经网络的风电场风速时间序列外延预报模型.另一方面,建立MM5模式预报风速与实测风速的误差序列,并利用BP神经网络作误差序列的外延预报,从而利用误差的预报值对MM5风速预报值进行订正,获得新的预报值.综合对两种方法的预报效果指标分析以及拟合曲线的比较结果表明:使用BP神经网络对MM5风速预报值进行修订的方法在总体上效果较优,特别是当影响风电场的天气系统变化明显,近地层风速变率较大时,该方法的预报效果更具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴息	南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室	32	283	9.0	15.0
2	周海	国网电力科学研究院清洁能源发电研究所	10	45	4.0	6.0
3	王彬滨	南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室	5	8	2.0	2.0
7	余江	南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室	5	19	2.0	4.0
8	闫瑞琪		6	2	1.0	1.0