基于PCA-RBF的风电场短期风速订正方法研究

摘要：

风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础.为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报.在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正.实验结果表明,利用PCA-RBF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,相对均方根误差降低20％～30％,相对平均绝对误差降低15％～20％.与其他智能算法(BP算法、LSSVM算法)对比分析后得出,PCA-RBF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.

关键词：WRF模式、PCA算法、RBF算法、风速订正

所属期刊栏目：46

分类号：P425(气象基本要素、大气现象)

资助基金：国家自然科学基金项目41675156;国家公益性行业气象科研专项GYHY20110604;江苏省六大人才高峰项目WLW-021

在线出版日期：2018-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：10-15