气象科学

作者：刘伟，李艳，杜钦

单位：南京信息工程大学 大气科学学院 南京 210044;呼伦贝尔市气象台, 内蒙古 呼伦贝尔 021000,,南京信息工程大学 大气科学学院 南京 210044;重庆市气象科学研究所, 重庆 401147,,重庆市气象科学研究所, 重庆 401147,

关键词：WRF/CALMET/BP;风能预报;山区风电场

基金：国家自然科学基金资助项目(41775058);重庆市气象局开放式研究基金

利用以中尺度数值模式WRF/CALMET作为风电场预报系统的动力模块,及BP神经网络法(BP-ANN)作为风电场预报系统的统计订正方法,对重庆市齐跃山风电场进行了一次时间分辨率为5 min的24 h风速、风功率的滚动预报试验,探讨了适用于中国典型内陆山区的风电场预报系统。结果显示:以WRF/CALMET/BP组成的动力—统计预报系统能够较好地模拟出内陆山区的风场特征,系统对正午至傍晚时段的风速预报准确率较高。WRF/CALMET动力模式对于风速中心振幅的模拟能力较好,经过BP神经网络订正后,模拟结果会趋于均值。不同风速段中,模式对低风速段(3~8 m·s-1)的预报效果较好,BP神经网络对中风速段(8~14 m·s-1)预报结果的订正效果最明显。

来源：2022年第1期

《气象科学》期刊编辑部

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