[发明专利]一种风电场短期风速集合预报方法

说明书

本发明公开了一种基于WRF模式和随机森林算法的风电场短期风速集合预报方法。所述方法如下：基于WRF模式，选取6种不同的边界层参数化方案预报70m高度处风速、风向等气象要素，再采用多种边界层参数化方案来集合预报风速，将各单一边界层参数化方案预报的风速和测风塔实测风速数据，应用随机森林算法来建立集合预报模型，对风电场的风速进行预报。本发明为风电场短期风速预报提供了一种科学、有效的方法，具有泛化能力强、稳定性好、预测精度高的特点，提高了风电功率预测准确性，有利于电力系统的调度和运营，具有一定的实用价值。

技术领域

本发明涉及一种风电场短期风速集合预报方法，属于风电功率预测领域。

背景技术

随着全球经济的快速发展，化石类燃料日益枯竭，寻求清洁可再生能源迫在眉睫。风能作为清洁可再生能源，技术比较成熟，成本不断下降，不仅能够缓解能源的过度开发问题，在环境保护方面也有着突出优势。在风力发电中，风能的间歇性是制约风电发展的最根本原因。风能始源于大气的运动，具有很大的随机性、间接性，且风机的出力与风速的三次方近似成正比，从而风电输出功率具有很大的波动性和随机性，对电网的安全稳定运行带来影响。因此风速预测的准确性是风机出力预测极其重要的关键因素，尤其对复杂地形下的风速预测研究具有重要的意义。

目前，常采用WRF等中尺度数值模式来预报短期风速。对于复杂地形地区，风速预报的准确率一直是难点和重点，根据地形、地表粗糙度、障碍物、气象等因素的影响，各不同位置风速必然有一定的差异。在风资源评估中，风场的湍流现象需要特别关注，会对风电机组的运行性能有不利影响。湍流属于不规则运动，湍流每一点上的速度、方向、压强、温度等物理特性等随机涨落。而湍流过程需要边界层参数化方案来描述，不同的边界层参数化方案都有其侧重的优势，在不同区域往往有不同表现，可使用不同的边界层参数化方案来弥补其局限性。对于复杂地形下，各种湍流过程都可能出现的情况下不同边界层都有可行性。因此，在应用WRF模式进行风速预报的模拟研究中，必须选择合适的边界层参数化方案。但采用单一的边界层参数化方案预报风速时，即使与本地区结合最好的参数化方案很有可能在其它地区完全不适用。而集合预报则为解决单一的确定性预报存在的不确定问题提供了一条新的途径，把不同的预报模型对风速的多种预报结果综合在一起，从而得到一个优于单一方案预报的预报结果。因此，可采用多种边界层参数化方案来集合预报风速风向等气象数据，得到较好的预报结果。

发明内容

本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供一种基于WRF模式，选取6种不同的边界层参数化方案来集合预报风速，并将各单一边界层参数化方案预报的风速和实测风速数据，应用随机森林算法建立集合预报模型的预报方法。

为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：一种风电场短期风速集合预报方法，包括如下步骤：

步骤一、采集风电场实测风速数据，并进行数据预处理；

步骤二、进行WRF模式方案设计；

步骤三、选取多种不同的边界层参数化方案及相应的近地面层参数化方案。

步骤四、基于WRF模式，用选取的多种不同边界层参数化方案预报风速等气象要素，并与实测数据进行误差分析；

步骤五、应用随机森林算法将各单一边界层参数化方案预报的风速和实测风速数据，建立集合预报模型，对风电场的风速进行预报。

对上述技术方案的进一步设计为：所述多种不同的边界层参数化方案设有六种，分别为YSU方案、ACM2方案、QNSE方案、MYNN2.5方案、MYJ方案、BouLac方案。

所述六种不同的边界层参数化方案分别对应的近地面层参数化方案为MM5Monin-Obukhov方案、Pleim-Xiu surface layer方案、QNSE surface layer方案、MYNN surfacelayer方案、Monin-Obukhov方案和MM5Monin-Obukhov方案。