[发明专利]一种新能源场站风速预报订正方法和系统

权利要求书

1.一种新能源场站风速预报订正方法，其特征在于，包括：

获取新能源场站风速预报数据；

将所述新能源场站风速预报数据输入预先建立的订正模型，得到新能源场站风速预报订正结果；

所述订正模型根据风的类型对风速预报数据进行订正。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订正模型的建立，包括：

根据风速类型从集合预报成员中选取进行订正的预报成员；

根据不同风的类型选取训练期，基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据风速类型从集合预报成员中选取进行订正的预报成员，包括：

根据集合预报系统，从集合预报成员中选取与风速预报相关的参数化方案设置的参数化预报成员；

根据不同的地面风类型，从所述参数化预报成员中分别确定进行订正的预报成员。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据不同的地面风类型，从参数化预报成员中分别确定进行订正的预报成员，包括：

根据风速预报范围内下垫面类型进行区域划分，得到下垫面类型不同的多个地区；

针对各地区，根据所述地区的地面风类型和天气气候类型，对所述参数化预报成员进行筛选，得到各地区进行订正的预报成员。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据不同风的类型选取训练期，基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型，包括：

针对不同地区不同季节的风的类型分布特点选取训练期；

采用相关系数分析法在训练期内对预报点的预报成员进行筛选，构建参与订正的集合预报成员组；

基于所述集合预报成员组，使用偏差消除法在训练期内进行训练，建立订正模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述训练期包括历史训练期和滑动训练期；

所述历史训练期为预报日期前1-2年，所述滑动训练期为预报日期前1-3天。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用相关系数分析法在训练期内对预报点的预报成员进行筛选，构建参与订正的集合预报成员组，包括：

在滑动训练期内，分别计算各预报点的每个预报成员的预报的风速与实际观测风速的相关性系数；

选择相关性系数超过预设相关阈值的预报成员构建参与订正的集合预报成员组。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述集合预报成员组，使用偏差消除法在训练期内进行训练，建立订正模型，包括：

在历史训练期内，分别计算所述集合预报成员组中各预报成员在各预报点的预报误差；

以各预报成员在各预报点的预报误差分别乘以各预报成员的订正系数后求和，得到总预报误差；

以历史训练期内总预报误差最小为目标调整各预报成员的订正系数，得到各预报成员的最优订正系数；

根据所述最优订正系数，建立订正模型。

9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型之后，还包括：

对订正模型的有效性进行检验。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对订正模型的有效性进行检验，包括：

基于所述订正模型选取检验时段的风速预报结果和观测结果，计算订正前后的预报误差；

判断在检验时段内是否有超过预设比例时段订正后的预报误差小于订正前的预报误差：若是，则所述订正模型有效，否则所述订正模型无效。