【摘 要】
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数值天气预报是短期风电功率预测的必要输入。现有中尺度数值天气预报模式均基于纯粹的物理模型,需要大型计算机进行大规模数值计算,空间分辨率有限,很难考虑风电场尺度的局地信息,时效性和精度都有待进一步提高。因此,本文中围绕面向风电功率预测的微尺度天气预报卷积神经网络方法开展研究。主要研究内容如下:1)建立基于三维卷积神经网络（3D CNN）的天气预报降尺度模型为了解决数值模式中纯物理模型的时效性和精度问
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项《海上风电场智能运行控制技术研究》（2019YFE0104800）； 第五届中国科协青年人才托举工程《海上风电基地多尺度功率预测与协调控制》（2019QNRC001）；
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数值天气预报是短期风电功率预测的必要输入。现有中尺度数值天气预报模式均基于纯粹的物理模型,需要大型计算机进行大规模数值计算,空间分辨率有限,很难考虑风电场尺度的局地信息,时效性和精度都有待进一步提高。因此,本文中围绕面向风电功率预测的微尺度天气预报卷积神经网络方法开展研究。主要研究内容如下:1)建立基于三维卷积神经网络（3D CNN）的天气预报降尺度模型为了解决数值模式中纯物理模型的时效性和精度问题,建立了基于3D CNN的天气预报降尺度模型,不使用传统中尺度数值天气预报模式和结果,将27km×27km网格分辨率的全球模式预报结果降尺度到0.5km×0.5km。算例分析表明:所提方法降尺度后的风速均方根误差约为2-3m/s,验证了人工智能方法实现中尺度数值预报的技术可行性。2)建立基于历史数据的三维卷积神经网络（3D CNN）微尺度天气预报模型基于历史数据的3D CNN微尺度天气预报模型实现了多尺度特征和多种类数据融合。模型的输入包含风速、云量、短波辐射、地形数据等多尺度特征和多种类数据,模型的输出为风电场实际测风数据。基于历史数据的三维卷积神经网络微尺度天气预报模型与三维卷积神经网络的天气预报降尺度模型的主要区别在于前者具备在区域模式下的预报能力,而后者仍与传统的区域模式相同,仍然不具备预报能力,需要在全球天气预报资料的辅助下运行。算例分析表明:1)3D CNN微尺度天气预报模型对风电场内部未来24小时风速预报的均方根误差约为3-4m/s;2)基于3D CNN微尺度天气预报模型对现有的基于纯粹的物理模型的数值天气预报具有一定的替代性,具有在工程实际应用的潜力。
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