一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法技术

本发明专利技术公开了一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法，包括：基于T639全球谱模式场库数据源、CALMET风场诊断模型与静态数据，通过模式格点，获取超短期模式预报结果；基于目标风电基地风塔资料数据库、结合上下游参考指标站风向风速实时监测数据，建立相应的参考指标站与各目标风塔之间的上下游效应统计方程，获取目标风塔上下游效应，对各目标风塔超短期风速变化进行预测预报，结合超短期模式预报结果进行订正，形成目标风电基地风塔超短期风速变化的预测预报；经多次循环，获取目标风电基地各风电场在目标区域内各高度层未来超短期风速变化的预测预报。本发明专利技术所述预测方法，具有预测精度高、预测准确性好与适用范围大的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及气象风能预测
， 具体地，涉及。
技术介绍
目前，风力发电是国际上具有广阔应用前景的绿色清洁能源之一，风能的准确预报对风能的合理调配利用、电网稳定、商业运营、以及决策服务等方面有着非常重要的作用，它一般采用统计预报和动力预报。通过对风电场风场的预报，结合风电场发电量的情况，可以得到风电场风电量的预报，即风能预报。风能预报的时间尺度，有短期预报(如日预报)和超短期预报(如小时预报)。20世纪90年代初期，欧洲一些国家就已经开始研制开发风能预报系统并用于预报服务。预报技术多采用中期天气预报模式嵌套高分辨率有限区域模式对风电场发电量进行预报，如丹麦的Prediktor预报系统，目前已用于丹麦、西班牙、爱尔兰和德国的短期风能预报业务。同时，风电功率预测工具(Wind PowerPrediction Tool,简称WPPT),也用于欧洲一些地区的风能预报业务。90年代中期以后，美国True Wind Solutions公司也开始商业化的风能预报服务，他们研发的风能预报软件eWind，是由高分辨率的中尺度气象数值模式和统计学模式构成的用于风场和发电量的预报系统。eWin本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：汪宁渤，路亮，李照荣，刘光途，赵龙，张铁军，王定美，马明，马彦宏，李晓霞，
申请(专利权)人：甘肃省电力公司风电技术中心，
类型：发明
国别省市：