[发明专利]一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法

摘要

本发明属于风功率爬坡预测领域，涉及一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法，按以下步骤进行：首先根据指定地理范围内的历史大风波动天气提取出可以明显表征大风天气的特征量和特征指数，并形成判别表达式。进而采用Fisher判别法中的判别准则计算出判定范围以及特征量和特征指数的加权系数，得出判别结果，并通过统计检验进行验证分析。通过判别法进一步得出大风天气分类结果，依据不同大风天气的时空尺度的特征，最后形成对不同统计预测模型之间的切换机制。本发明将数值天气预报的结果进行爬坡天气判别研究，在风功率爬坡的综合预测方法上为不同的统计预测方法提供了更准确的切换机制。

主权项

一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立指定区域内基于数值天气预报数据的大风天气判别分析模型，收集表征大风爬坡天气的特征指标量，所述表征大风爬坡天气的特征指标量由参数类型决定，所述参数类型包括：稳定度指标、热力指标、动力学指标以及热力/动力综合指标;模型的建立针对指定区域的采样，采样后建立如下判别分析模型：Y=c1x1+c2x2+c3x3+···+cnxn其中：ci为加权系数，xi为特征指标量，Y是判别函数值，采样时间为每15分钟一次，且按数值天气预报每六个小时跟踪修正一次，计算出的判别函数值Y根据判别方法中的判别准则进行分类，并通过假设检验进行验证分析；步骤2，根据步骤1所建立的大风天气的预报分析模型，运用数值判别方法在指定区域范围内用特征指标量判别锋面过境的天气条件和强对流天气中是否为大风天气，所述判别方法是基于Fisher判别法进行判别分析，计算出判别准则的分类标准；步骤3，根据步骤2所运用到的数值判别方法在判定出大风天气后根据历史数据计算特征方程的系数，以确定判别函数值Y的分类，并通过统计检验方法验证函数值Y的结果；步骤4，根据步骤3中通过数值化的判定结果基本判别出大风天气后，进一步要确定大风天气所属的类型及相关信息，得出不同类型的大风天气 风能变化特点，尤其是时间尺度和空间尺度的特点，再结合历史数据中统计出的相似的场景进行综合预报分析，给出更为准确的风速爬坡预报统计模型切换方法。