科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2013年
7期
1768-1772
,共5页
黄凤新%刘寿东%祝赢%柳艳香
黃鳳新%劉壽東%祝贏%柳豔香
황봉신%류수동%축영%류염향
滚动极值处理%BP神经网络%WRF模式%风速订正
滾動極值處理%BP神經網絡%WRF模式%風速訂正
곤동겁치처리%BP신경망락%WRF모식%풍속정정
为解决风速预报准确性问题,提高风能利用率,应用滚动的BP神经网络方法结合对极值的处理,对我国某风电场2007年4-11月的WRF模式预报风速结果进行了滚动订正研究.结果表明,经过1h、12 h、24 h时间步长的滚动极值BP神经网络方法订正后,风电机组轮毂高度70 m处订正风速的相对均方根误差平均值分别减少16.59％、12.11％和11.61％,相对平均绝对误差平均值分别减少13.81％、11.09％和10.37％；且以时间步长为1h的滚动极值处理的BP神经网络订正效果最好,预报风速更趋近于实测风速,预报精度明显提高.
為解決風速預報準確性問題,提高風能利用率,應用滾動的BP神經網絡方法結閤對極值的處理,對我國某風電場2007年4-11月的WRF模式預報風速結果進行瞭滾動訂正研究.結果錶明,經過1h、12 h、24 h時間步長的滾動極值BP神經網絡方法訂正後,風電機組輪轂高度70 m處訂正風速的相對均方根誤差平均值分彆減少16.59％、12.11％和11.61％,相對平均絕對誤差平均值分彆減少13.81％、11.09％和10.37％；且以時間步長為1h的滾動極值處理的BP神經網絡訂正效果最好,預報風速更趨近于實測風速,預報精度明顯提高.
위해결풍속예보준학성문제,제고풍능이용솔,응용곤동적BP신경망락방법결합대겁치적처리,대아국모풍전장2007년4-11월적WRF모식예보풍속결과진행료곤동정정연구.결과표명,경과1h、12 h、24 h시간보장적곤동겁치BP신경망락방법정정후,풍전궤조륜곡고도70 m처정정풍속적상대균방근오차평균치분별감소16.59％、12.11％화11.61％,상대평균절대오차평균치분별감소13.81％、11.09％화10.37％；차이시간보장위1h적곤동겁치처리적BP신경망락정정효과최호,예보풍속경추근우실측풍속,예보정도명현제고.
