多点数值天气预报风速和辐照度集中式修正方法研究

摘要

数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)修正是提升风光功率预测精度的关键技术之一,但目前鲜有对NWP辐照度修正的研究,同时现有的NWP风速修正方法大多只考虑单一位置,忽略了风速间的时空耦合特性,影响修正效果。针对这一问题,提出了考虑区域风光资源时空相关性的多点NWP风速和辐照度集中式修正方法。以区域内多个风电场和光伏电站的实测风速、辐照度数据为修正模型的学习目标,建立基于注意力神经网络的多点NWP集中修正模型,同时修正多个具有一定相关性的场站级NWP数据。结合某区域8个风电场和7个光伏电站的NWP数据和历史风速/辐照度数据,对所提方法进行验证,结果表明,相比于传统的单点NWP修正方法,所提方法能够有效提高NWP精度。