【摘 要】
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风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,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
【基金项目】
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江苏省高校优势学科建设工程资助项目, 江苏省六大人才高峰项目（WLW-021）, 江苏省研究生创新工程省立项目（SJLX_0386）, 公益性行业（气象）科研专项（GYHY201106040）共同资助
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风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法（ELM）对WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明,WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果,利用ELM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,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20%～30%。与其他的智能算法（BP神经网络、SVM算法）对比分析后得出,ELM算法对
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