摘要
本发明公开了一种面向电力系统风电功率预测的预报风速高精度订正方法及系统,属新能源预测领域。该方法首先基于WRF模式和ARW动力求解器,以风电场位置为区域中心选定三层嵌套结构和物理过程参数化方案,结合静态地形和全球气象预报数据,实现高分辨率的短期风速预报;然后,通过修改边界层参数以及引入数据同化技术形成多种差异化方案,获得同一时段内的多个降尺度预报结果;接着,基于所述预报结果和对应时刻场站的风速观测数据,分别采用多种类型不同的改进型人工智能模型实现预报风速的订正;最后以自适应加权组合多种改进模型,获得最终的风速预报结果。通过对地形、观测数据和全球气象预报数据信息的充分挖掘,有效提高了风速预报数据的精度。
技术关键词
面向电力系统
订正方法
人工智能模型
WRF模式
轮毂高度
数据同化技术
电力系统风电功率预测
集成学习策略
气象预报数据
风机轮毂
嵌套结构
短期风速预报
作业调度系统
高时间分辨率
参数
误差
长短期记忆网络
订正系统
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