【摘 要】
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风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏省大数据分析技术重点实验室,气象灾害教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41675156）, 国家公益性行业（气象）科研专项（GYHY20110604）, 江苏省六大人才高峰项目（WLW-021）资助
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风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正。实验结果表明,利用PCA-RBF算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差降低20%~30%,相对平均绝对误差降低15%~20%。与其他智能算法（BP算法、LSSVM算法）对比分析后得出,PCA-RBF算法对
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