基于ELM的风电场短期风速订正技术研究

• 作者: 张颖超 肖寅 邓华
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: WRF模式 ELM算法 误差订正 预报效果
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 466-471
• 页数: 6页
• 分类号: P412
• 字数: 2761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2016.04.010

摘要

风速预测是风电场风功率预测的基础，其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性，本研究采用了 WRF中尺度数值模式，对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上，利用极限学习机算法（ELM）对 WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明，WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果，利用ELM算法对 WRF模式预报风速进行订正后，预报风速的误差进一步减小，相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20％～30％。与其他的智能算法（BP神经网络、SVM算法）对比分析后得出，ELM算法对 WRF 模式预报风速具有较好的订正效果，能够有效提高风速预报准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张颖超	南京信息工程大学信息与控制学院	129	947	17.0	23.0
7	邓华	南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心	17	151	8.0	12.0
11	肖寅	南京信息工程大学信息与控制学院	2	10	2.0	2.0