[发明专利]一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及气象风能预测技术领域，具体地，涉及一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法。

背景技术

目前，风力发电是国际上具有广阔应用前景的绿色清洁能源之一，风能的准确预报对风能的合理调配利用、电网稳定、商业运营、以及决策服务等方面有着非常重要的作用，它一般采用统计预报和动力预报。通过对风电场风场的预报，结合风电场发电量的情况，可以得到风电场风电量的预报，即风能预报。风能预报的时间尺度，有短期预报（如日预报）和超短期预报（如小时预报）。

20世纪90年代初期，欧洲一些国家就已经开始研制开发风能预报系统并用于预报服务。预报技术多采用中期天气预报模式嵌套高分辨率有限区域模式对风电场发电量进行预报，如丹麦的Prediktor预报系统，目前已用于丹麦、西班牙、爱尔兰和德国的短期风能预报业务。同时，风电功率预测工具（Wind PowerPrediction Tool，简称WPPT），也用于欧洲一些地区的风能预报业务。

90年代中期以后，美国True Wind Solutions 公司也开始商业化的风能预报服务，他们研发的风能预报软件eWind，是由高分辨率的中尺度气象数值模式和统计学模式构成的用于风场和发电量的预报系统。eWind和Prediktor目前在美国加利福尼亚同时用于两个大型风电场的预报服务。

2002年10月，欧盟委员会资助启动了“为陆地和离岸大规模风电场建设发展下一代风资源预报系统”（ANEMOS）计划，目标是发展优于现有方法的、先进的预报模式，重点强调复杂地形和极端气象条件下的预报，同时也发展近海风能预报。加拿大的风能资源数值评估预报软件WEST是将中尺度气象模式MC2与WASP相结合制作分辨率为100～200 m 的风能图谱并进行预报。另外，目前用于风能业务预报的系统，还有德国的 Previento、西班牙的LocalPred 和 RegioPred、以及爱尔兰与丹麦的HIRPOM等。

因此，改进基于天气预报产品为初值的中尺度模式，通过统计降尺度方法，是改善风电场风速预报的主流方法，需要针对某些复杂的地形（如甘肃河西地区）和下垫面，应用数值预报和统计的方法，开发适合本地区的风速预报方法和流程，开展风电场必须的各层风速短期和临近预报。

在现有技术中，一般是改进基于天气预报产品为初值的中尺度模式，通过统计降尺度方法改善风电场风速预报，如何提高复杂地形和极端气象条件下的预报精度目前还是一个技术难题。针对甘肃河西地区复杂的地形和下垫面，没有有效的风速短期和临近预报方法，另外现有模式对突发性天气的预报精度较差，对于风塔10~20min风速的预报存在一定的难度。 

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在预测精度低、预测准确性差与适用范围小等缺陷。 

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法，以实现预测精度高、预测准确性好与适用范围大的优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法，包括：

a、基于T639全球谱模式场库数据源、CALMET风场诊断模型、以及静态数据，通过模式格点，利用WRF-RUC系统，应用WRF3DVAR变分同化技术，获取超短期模式预报结果；

b、基于目标风电基地风塔资料数据库、并结合上下游参考指标站风向风速实时监测数据，进行数值分析与统计，建立相应的参考指标站与各目标风塔之间的上下游效应统计方程，对目标风塔上下游效应进行运算；

c、基于各目标风塔上下游效应的运算结果，对各目标风塔未来超短期的风速变化进行预测预报，并结合所述超短期模式预报结果进行订正，形成目标风电基地风塔的超短期风速变化的预测预报；

d、经多次循环进行上述操作，获取目标风电基地各风电场在目标区域内各高度层未来超短期风速变化的预测预报。

进一步地，步骤a具体包括：

a1、基于CALMET风场诊断模型，对静态数据进行处理，降低WRF中尺度数值预报模式的尺度，生成模式格点；

a2、基于T639全球谱模式场库数据源，读取T639全球谱模式同化资料，对T639全球谱模式同化资料中GRIB格式的气象场资料进行解析，并插值到相应的模式格点；

a3、基于模式格点上的气象场信息，生成初始场和边界条件；利用WRF-RUC系统，应用WRF3DVAR变分同化技术，通过分析，建立用于循环式进行积分预报运送的模式主程序；