適用于風(fēng)能預(yù)報(bào)的模式輸出統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法研究

【摘要】：由于能源的短缺及環(huán)境污染的日益嚴(yán)重,可再生能源在世界能源結(jié)構(gòu)中的比例急劇增加,其中風(fēng)能被認(rèn)為是當(dāng)前世界上最有發(fā)展前景的新能源之一。近十幾年來隨著中國風(fēng)力發(fā)電的快速發(fā)展,如何準(zhǔn)確預(yù)報(bào)風(fēng)速,如何解決風(fēng)電并網(wǎng)和運(yùn)行等成為風(fēng)電研究中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。針對基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的風(fēng)速預(yù)報(bào)模式,研究提高風(fēng)速預(yù)報(bào)精度和可靠性的算法具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和工程實(shí)用價(jià)值。 本文利用實(shí)測數(shù)據(jù)對內(nèi)蒙古某風(fēng)電廠區(qū)域的風(fēng)速特征進(jìn)行了分析,并使用WRF模式對該電廠的風(fēng)速進(jìn)行了模擬并分析了其誤差的特征,在此基礎(chǔ)上提出了持續(xù)法和基于時(shí)間序列的超短期風(fēng)速的訂正預(yù)報(bào)方法——AR模型以及短期風(fēng)速訂正預(yù)報(bào)方法——NEW AR模型,并對訂正結(jié)果進(jìn)行了分析。其次,將所提出的三種模型應(yīng)用于實(shí)際預(yù)報(bào)系統(tǒng)(北京快速循環(huán)更新系統(tǒng),BJ-RUC)中進(jìn)行了適用性檢驗(yàn),同時(shí)為了更好地滿足業(yè)務(wù)要求,在已提出方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了探討性改進(jìn),得到如下結(jié)論： 1、基于風(fēng)電廠區(qū)域的風(fēng)速分析,得到該區(qū)域的風(fēng)速分布特征為：風(fēng)速時(shí)間分布特征明顯,風(fēng)速的日變化特征顯著,白天風(fēng)速大夜間風(fēng)速小且存在一定的季節(jié)性；月平均風(fēng)速變化明顯,冬春季風(fēng)速大且波動明顯,秋夏季風(fēng)速較小且波動相對較弱；風(fēng)速整體呈正偏態(tài)分布。 2、基于WRF模式模擬誤差的分析,得到其模擬誤差的相關(guān)特征有：各月的平均絕對誤差(MAE)基本都在2m/s以上,均方根誤差(RMSE)在3m/s左右,且其模擬風(fēng)速的變化趨勢與實(shí)際情況也存在一定的差異。模擬誤差具有一定的時(shí)間分布特征且呈正態(tài)分布。通過對模擬誤差的自相關(guān)系數(shù)分析發(fā)現(xiàn),臨近時(shí)次的自相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)出高度相關(guān)的特征,隨著后延時(shí)間的增長,這種線性相關(guān)的關(guān)系則逐漸減弱。 3、基于WRF模式的誤差特性,建立了自回歸模型(AR模型)和持續(xù)法進(jìn)行超短期風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)訂正預(yù)報(bào),預(yù)報(bào)結(jié)果表明該方法可以有效地提高WRF模式的模擬精度,其預(yù)報(bào)風(fēng)速與實(shí)測風(fēng)速非常一致,且MAE和RMSE減小了約50%,為超短期風(fēng)速的預(yù)報(bào)提供了依據(jù)。在AR模型基礎(chǔ)上,提出了一種多時(shí)效的預(yù)報(bào)方法—-NEW AR模型,其預(yù)報(bào)風(fēng)速在前6小時(shí)相較于WRF模擬風(fēng)速更接近于實(shí)測值,且MAE和RMSE減小了約30%,但是6小時(shí)后的改善效果并不理想,故延長長度存在一定的限制。 4、將所建立的模型應(yīng)用于BJ-RUC中,發(fā)現(xiàn)持續(xù)法與AR模型改善效果同樣顯著,NEWAR模型在6小時(shí)內(nèi)的預(yù)報(bào)風(fēng)速相較于BJ-RUC的預(yù)報(bào)值更接近實(shí)測風(fēng)速值,其MAE和RMSE在大多數(shù)月份減小了約30%,故認(rèn)為NEW AR模型可進(jìn)行6小時(shí)的訂正預(yù)報(bào)。為了能進(jìn)一步提高NEW AR模型的訂正時(shí)效,對其進(jìn)行了探討性改進(jìn)。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)速 WRF BJ-RUC AR NEW AR
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P457.5
【目錄】：

• 目錄3-5
• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 風(fēng)速預(yù)報(bào)在風(fēng)電中的重要性及難點(diǎn)10
• 1.3 風(fēng)力發(fā)電中的風(fēng)速預(yù)報(bào)方法10-16
• 1.3.1 統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法11-12
• 1.3.2 數(shù)值預(yù)報(bào)方法12-14
• 1.3.3 統(tǒng)計(jì)—數(shù)值結(jié)合預(yù)報(bào)方法14-16
• 1.4 本論文的主要研究工作16-18
• 第二章 風(fēng)電廠風(fēng)速特征分析18-28
• 2.1 內(nèi)蒙古風(fēng)能特征18-19
• 2.2 資料19-20
• 2.2.1 實(shí)測資料19
• 2.2.2 質(zhì)量控制19-20
• 2.3 風(fēng)速的時(shí)間變化特征20-24
• 2.3.1 風(fēng)速的月變化特征20-22
• 2.3.2 風(fēng)速的日變化特征22-24
• 2.4 風(fēng)速的的頻率分布及WEIBULL分布特征24-26
• 2.4.1 風(fēng)速的頻率分布特征24-25
• 2.4.2 風(fēng)速的Weibull分布特征25-26
• 2.5 小結(jié)26-28
• 第三章 WRF模式對風(fēng)電廠區(qū)域風(fēng)速模擬效果的分析28-47
• 3.1 WRF模式介紹28-30
• 3.2 資料說明30
• 3.3 模式方案設(shè)計(jì)30-31
• 3.4 模擬風(fēng)速的效果分析31-36
• 3.4.1 誤差評價(jià)指標(biāo)32-33
• 3.4.2 效果分析33-36
• 3.5 誤差的時(shí)間分布特征36-43
• 3.5.1 誤差的日變化特征36-41
• 3.5.2 誤差的時(shí)間尺度特征41-43
• 3.6 誤差的概率分布及置信區(qū)間43-44
• 3.7 誤差的自相關(guān)系數(shù)R(T)44-46
• 3.8 小結(jié)46-47
• 第四章 基于WRF模式的誤差訂正方法47-57
• 4.1 模式輸出統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法介紹47-49
• 4.2 預(yù)報(bào)效果分析49-56
• 4.2.1 持續(xù)法及AR模型的效果分析49-51
• 4.2.2 NEW AR模型的預(yù)報(bào)效果分析51-56
• 4.3 小結(jié)56-57
• 第五章 BJ-RUC誤差分析及訂正預(yù)報(bào)效果分析57-69
• 5.1 BJ-RUC模式介紹57-58
• 5.2 資料說明58
• 5.3 BJ-RUC模式誤差分析58-59
• 5.4 持續(xù)法、AR模型預(yù)報(bào)效果分析59-60
• 5.5 NEW AR模型的預(yù)報(bào)效果分析60-67
• 5.6 NEW AR模型的進(jìn)一步探討67-68
• 5.7 小結(jié)68-69
• 第六章 結(jié)論和展望69-71
• 6.1 結(jié)論69-70
• 6.2 展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-74
• 讀研期間參加科研項(xiàng)目及發(fā)表論文情況74-75
• 致謝75

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