【摘 要】
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模型输出统计作为数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)修正常用的方法,可有效修正系统误差,节省计算资源和时间.为了提高NWP的预测精度,从影响NWP精度的因素出发
【机 构】
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大唐 (赤峰)新能源有限公司,内蒙古 赤峰 024000广东电网有限责任公司惠州供电局,广东 惠州 516003;华北电力大学新能源学院,北京 昌平 102206;
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模型输出统计作为数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)修正常用的方法,可有效修正系统误差,节省计算资源和时间.为了提高NWP的预测精度,从影响NWP精度的因素出发,分析不同因素对NWP误差的影响模式,得到对NWP风速误差影响最大的因素.然后以该敏感因素为划分依据建立分段修正模型提高NWP的准确性.为防止研究结果依赖于某种特定建模方法,采用4种常用的统计方法建立模型.算例结果表明:NWP风速误差对风向最为敏感,以风向为划分依据建立的修正模型精度最高.以线性回归方法为例,以风向为划分依据比以风速和气压为划分依据的NWP误差分别降低了3.6％和5.3％.
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