[发明专利]一种基于WRF和随机森林获取风资源风速的方法

权利要求书

1.一种基于WRF和随机森林获取风资源风速的方法，其特征在于：所述获取风资源风速的方法的步骤为：

步骤一：下载ERA5气象数据,分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为每小时，利用ERA5数据进行WRF模拟需要数据集如下：

(1)3D数据：温度、U风速、V风速、位势高度、相对湿度；

(2)2D数据：地表气压、平均海平面气压、地表温度/SST、2m气温、2m相对湿度、10m U风速和V风速、土壤温度、土壤湿度、土壤层厚度；

步骤二：在目标区域运行WRF，网格分辨率为3km×3km，模拟得到研究区域3km粗分辨率网格气象数据；

步骤三：搜集研究区域周边测风塔数据，获得测风塔实测数据；

步骤四：将WRF运行数据插值到测风塔处，获得测风塔处WRF中尺度运行结果；

步骤五：利用WRF插值高度层的气象数据与测风塔的实测风速，用随机森林模型进行训练；

步骤六：将WRF中尺度数据插值到风机站点处，得到站点处WRF模拟风速结果；

步骤七：利用建立的随机森林模型预测风速，与风机站点处WRF中尺度数据加权求平均，得到目标站点的风速结果。

2.根据权利要求1所述的基于WRF和随机森林获取风资源风速的方法，其特征在于：所述WRF主要包括如下五个步骤：

(1)geogrid.exe：定义模型运行空间，以及嵌套区域；

(2)ungrib.exe：进行数据重投影，转坐标；

(3)metgrid.exe：对地表参数、气象数据进行时空插值；

(4)real.exe：初始化程序，生成为初始时刻的状态和模拟时刻的侧边界状态；

(5)wrf.exe：主程序运行，得到模型输出目标区域气象场数据。

3.根据权利要求1所述的基于WRF和随机森林获取风资源风速的方法，其特征在于：所述随机森林模型进行训练的方法为:

(1)提取测风塔对应高度层的WRF插值后的气象数据如：V方向，U方向，气温，气压，空气密度，相对湿度；

(2)根据实测站点的经纬坐标，挑选出最靠近该站点的k个点的气象数据并按升序排列；

(3)将挑选的气象数据作为自变量，站点的实测风速数据作为因变量，使用随机森林做训练，得到该数据集下的随机森林模型；

(4)通过随机森林模型拟合得到特定高度层气象指标关于实测风速的复杂的非线性关系。