基于滚动极值处理的BP神经网络方法的WRF模式预报风速订正

被引：34

作者：

黄凤新 ^{[1
,2
]}

刘寿东 ^{[1
]}

祝赢 ^{[3
]}

柳艳香 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学应用气象学院

[2] 中国气象局公共气象服务中心

[3] 武汉中心气象台

来源：

科学技术与工程 | 2013年 / 13卷 / 07期

关键词：

滚动极值处理; BP神经网络; WRF模式; 风速订正;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK81 [风能];

学科分类号：

080703 [动力机械及工程];

摘要：

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1 h、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。

引用

页码：1768 / 1772

页数：5

共 8 条

[1]

我国气温变化的神经网络预测模型 [J].