3.1 GFS数值模式的风速预报订正①随机森林挑选重要特征②K近邻和决策树模型订正风速③梯度提升决策树GBDT订正风速④模型评估与对比 3.2 台风预报数据智能订正①CMA台风预报数据集介绍以及预处理②随机森林模型订正台风预报③XGBoost模型订正台风预报④台风“烟花”预报效果检验 3.3 机器学习预测风电场的风功率①ligh
数据来源包括GFS数值模式的预报数据和实际观测数据。这些数据需要进行预处理,包括数据清洗、特征工程等步骤,以确保数据的质量和可用性。 3. 随机森林挑选重要特征 随机森林是一种集成学习算法,可以有效地挑选出对风速预报影响较大的特征。通过随机森林的特征重要性评估,可以筛选出关键特征,减少模型的复杂度和过拟合风险。
为此基于高精度地形数据和相似理论构建地面风速预报偏差订正算法,主要改善地形不匹配对风速预报性能的影响,并在订正算法中引入大气稳定度特征判定因子。该订正方案构建时不需历史观测数据,实用性强。 创新性 将订正方案应用于全国2800多个自动...
本说明书实施例提供了一种风速预报订正方法及装置,其中,方法包括:对数值模式风速预报进行线性回归订正,得到线性回归订正结果;对所述线性回归订正结果采用预先训练好的卡曼滤波模型进行订正,得到卡曼滤波订正结果;对所述卡曼滤波订正结果采用预先训练好的贝叶斯推断模型进行订正,得到最终风速预报订正结果。能够进一步减小风速...
针对电网风速预报的风速分类订正方法涉及风速订正技术领域,解决了大风时段风速预报误差大的问题,包括:对风速观测样本集一进行滑动平均并选取风速值Vm;将风速观测样本集一的风速观测样本一与Vm比较,若风速观测样本一≥Vm则标记为x,否则为y;统计x的前后N小时中x的次数,若达到z次则记为大风过程;将大风过程风速最大值...
然而,由于模式误差和观测数据的不完整性,数值天气预报中的风速预报存在较大的偏差。本文基于机器学习方法,研究了一种新的数值天气预报风速订正模型,以提高风速预报的准确性和可靠性。 一、引言 天气预报对于人们的日常生活、农业生产和工程建设等方面具有重要的指导意义。其中,风速是天气预报中最重要的参数之一,对于海上...
关键词：数值天气预报；风速订正；机器学习；特征参数；实验验证 1. 引言 天气预报对人们的生活和生产具有重要意义。然而，由于天气系统的复杂性和不确定性，传统的数值天气预报模型在一些方面还存在不足，其中之一就是对风速的预测准确性较低。因此，通过机器学习方法来订正数值天气预报模型中的风速，能够提高天气预报的...
机器学习是一种能够自动发现数据中规律和模式的方法，通过训练算法来构建模型，进而实现对未知数据的预测和分类。在数值天气预报中，机器学习方法可以通过分析历史观测数据和数值模型输出的风速数据来构建订正模型，从而提高风速预报的准确性和可靠性。具体来说，机器学习模型可以分为监督学习和无监督学习两类。在风速订正...
中国电力科学研究院有限公司取得融合风电场观测数据的风速预报订正方法及装置专利 金融界2024年11月25日消息，国家知识产权局信息显示，中国电力科学研究院有限公司取得一项名为“一种融合风电场观测数据的风速预报订正方法及装置”的专利，授权公告号CN 112183801 B，申请日期为2019年7月。本文源自：金融界 作者：情报员...
以内蒙古中部某风电场为实验风电场,采用随机森林(Random forest,RF)方法、相似误差订正(Analogue correction of errors,ACE)方法以及概率密度匹配方法(Probability density function matching method,PDF)分别对风电场风速预报进行订正及适用性研究。结果表明:3种方法在各季均对中尺度天气预报模式(Weather research and forec...