[发明专利]一种基于精细边界层模式的复杂地形风电场风速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于精细边界层数值模式的复杂地形风电场风速预测方法。所述的方法对历史测风塔数据进行采集，将获取的地理信息系统等地形地貌数据转化为中尺度天气预报模式及精细边界层数值模式可直接调用的静态数据。对中尺度天气预报模式及精细边界层数值模式进行风电场本地化配置使得模式气象环境模拟最优。并以中尺度天气预报模式及精细边界层数值模式为主体，建立风电场风速预测系统，进行风电场周边500平方公里，为期3-7天，水平网格分辨率为100米，时间间隔为5-15分钟动态可调的风电场风速预报。由于引入精细的地形地貌数据，并采用精细边界层数值模式进行100米分辨率的动力降尺度预报，该方法更适合复杂地形条件下的风电场风速预测。

主权项

一种基于精细边界层模式的复杂地形风电场风速预测方法，该方法包括以下步骤：（1）采集三个月以上风电场测风塔实测风速数据作为中尺度天气预报模式及精细边界层数值模式对比的验证数据，对风电场测风塔实测风速数据进行纠错补缺处理；（2）获取风电场及其周边精细地形地貌数据，包括土地利用类型、植被类型、土壤类型及海拔高度数据，并对所述地形地貌数据进行分辨率及数据存储格式的转化，生成能够被中尺度天气预报模式及精细边界层数值模式直接调用的静态数据；（3）中尺度天气预报模式中有众多的次网格尺度物理过程参数化方案可选择，不同的参数化方案对于不同纬度，不同天气背景，不同地形地貌的风电场的适应性不同，首先通过敏感试验对中尺度天气预报模式的次网格尺度物理过程参数化方案进行本地化配置的选择,同时，对精细边界层数值模式中地表特征参数，包括动力学粗糙度、反照率、植被覆盖度等通过敏感试验进行调整，获取最适合风电场风速预报的局地量值，完成精细边界层数值模式的本地化配置；（4）采用步骤（3）经过本地化配置的中尺度天气预报模式对当前风电场的天气状况信息进行预测模拟，所述天气状况信息包括空气温度、湿度、风速、气压、空气密度、地表温度、地表湿度，并将模拟结果作为精细边界层数值模式的初始及边界气象条件；（5）在中尺度天气预报模式和精细边界层数值模式中引入经过分辨率及数据存储格式转化的精细地形地貌数据，以本地化配置的中尺度天气预报模式及精细边界层数值模式作为主体，建立适用于复杂地形下的风速预测数值模式系统；（6）采用步骤（5）建立的风速预测系统进行风电场周边500平方公里，为期3‑7天，水平网格分辨率为100米，时间间隔为5‑15分钟的近地层风速预报。