基于网格型数值天气预报的风电集群日前功率预测方法

风电集群日前功率预测是省级及以上电网调控中心制定发电计划、促进风电消纳的重要基础之一。风电日前功率预测(次日0时至24时)本质上是构建数值天气预报与实际功率之间的映射模型。充分挖掘数值天气预报气象信息与功率之间的深层映射关系是提升风电功率预测精度的重要途径。利用网格型的数值天气预报并采用残差网络建立风电集群预测模型,挖掘风电集群所属空间三维网格型的气象分布与功率的关联关系。以实际运行数据进行仿真,结果显示所提方法在先进性和适应性两个方面均优于现有成熟方法。

数值天气预报课程思政建设与教学实践

课程思政是我国教育界立德树人的重要举措。该文从数值预报的重要发展历程、我国科学家的重大贡献、我国数值预报取得的突出成就三个方面,总结凝练大气科学专业核心课程数值天气预报各章节中蕴含的思政案例。在此基础上,从思政教学设计、思政案例在“微信+慕课”平台的推广、线上线下混合式思政教学三方面探索课程思政的教学方法。最后,给出思政教学建设与实践的若干思考和建议。

浅谈技术革新对大气科学发展的推动——以数值天气预报为例

随着电子计算机、卫星遥感观测、通信网络等技术的持续进步与革新,数值天气预报从百年前的理论构想得以照进现实并不断发展。作为数值天气预报两大革命性进展,资料同化和集合预报的发展既得益于数值天气预报相关交叉领域的技术进步,同时又在技术和理念等方面推动了数值天气预报的百年发展。回望过去,随着技术革新,以统计和经验为主的天气图方法无法满足现代天气预报发展时,数值天气预报应运而生;着眼当下,人工智能助力科学探索的新范式展现出巨大的技术优势,在短时临近预报、气候预测和气象大模型领域迅速涌现出积极进展;放眼未来,我们应积极拥抱技术变革,科学看待人工智能带来的利与弊,不断强化政策分析与前沿战略研究,加速和谋划大气科学的新发展趋势。

基于数值天气预报因子扩充和改进集成学习的高寒地区短期光伏功率预测

高寒地区光伏系统因气象条件影响,其光伏功率表现出更显著的波动性。本文以黑龙江某光伏电站为例,提出基于数值天气预报(NWP)因子扩充和改进常规Stacking集成学习的高寒地区短期光伏功率预测方法。针对高寒地区光伏功率波动大的特点,引入NWP差分因子作为交叉特征,提升模型对天气变化的敏感性。随后,以极致梯度提升(XGBoost)和长短期记忆(LSTM)网络为基学习器,时间卷积网络(TCN)为元学习器,构建集成学习模型,并利用前向验证优化模型结构。最后,进行对比实验分析,结果表明本文所提方法具有更高的预测准确度和稳定性。

北斗卫星导航系统在数值天气中的应用

气象作为最早应用BDS的重要领域之一,现已逐渐形成北斗全面应用的新格局。利用基于BDS的地基增强系统开展气象行业系统建设与应用,一方面可以有效提高我国卫星导航系统气象观测能力,另一方面也可以降低目前卫星导航系统气象应用对GPS和GLONASS的依赖,无论是对于我国气象事业的发展还是对北斗产业化的支撑都具有重要意义。本文调研了目前卫星导航数值天气模式应用进展,并基于BDS开展数值天气模式应用,对实时反演的大气可降水量(PWV)进行观测误差估计,通过区域数值天气模式BDS-PWV同化应用试验,初步评估了我国BDS-PWV同化应用对华东区域天气模式初始场的改善效果。

大数据时代:数值天气预报的机遇与挑战

随着地球观测系统及数值模拟方法的不断发展,数值天气预报研究进入以数据驱动为核心的新范式,大气科学也迈入了大数据时代,大数据技术赋能数值天气预报发展成为大气科学研究的热点方向。从气象海洋大数据的内涵、分类及其特征出发,概括和梳理了气象海洋大数据在数值天气预报的应用,从技术方面,对资料同化、物理过程参数化、数值预报产品订正,以及机理与数据融合的模式开发等问题进行分析,并对相关应用进行了深入探讨和展望,从而为气象海洋大数据与数值天气预报的融合发展提供重要参考依据。

基于网格化数值天气预报的区域光伏发电多输出功率预测方法

区域光伏的短期功率预测是省级及以上电网调控中心制定发电计划、提高光伏消纳率的重要基础之一。光伏短期功率预测本质上是构建数值天气预报与实际功率之间的映射模型,为了实现预测精度的提升,利用网格化的数值天气预报,采用残差网络建立区域光伏的多输出预测模型,充分挖掘区域光伏所属空间的气象资源分布与各光伏电站功率的关联关系,实现以网格化数值天气预报为输入的区域各光伏电站的功率预测。以实际运行数据进行仿真,结果表明,本文方法在各光伏电站的功率和总功率2个方面的预测结果均优于现有成熟方法。

基于大涡模拟与中尺度数值天气模式的精细化风场模拟

[目的]结合中尺度模型与大涡模拟模型,考虑大气边界层变化,开展了亚公里级的项目机组排布的数值模拟,给海上风机项目在选址排布阶段提供发电效能高的排布方案。[方法]将中尺度数值天气模拟结果转换为大涡模拟模型输入的边界条件,并在大涡模拟模型中引入实际风电场运行的模型参数,进行考虑实际大气边界层变化下的风电场空间的环境风场数值模拟试验,基于风电场收集的观测数据,对本风场精细化模拟方案的结果进行评估。[结果]模拟结果表明:将中尺度天气模型的模拟结果转换为大涡模拟模型能读取的动态驱动并基于该模型对风电场所处的风场进行模拟,其模拟结果能再现在实际风电场中,外部风场流经风电场后,外部风场的变化和在风电机群内所产生的尾流及其对于风电场内部风场的影响,且在风机轮毂处的风速模拟值的均方根误差为1.54 m/s。[结论]该考虑中尺度气象要素变化和风电场对环境风场影响的风场精细化模拟方案可为实际项目设计阶段提供相应的指导。

土壤水力参数对全球中期数值天气预报系统的影响

土壤湿度是控制陆—气界面潜热和感热通量分配的关键要素之一,而且由于其具有一定的记忆特性,可以对多种时空尺度的天气气候过程产生重要影响。在数值模式中,土壤水力参数的不确定性是导致土壤湿度模拟结果不确定性的主要原因之一。本文基于银河全球大气谱模式YHGSM(Yin He Global Spectral Model)的陆面模块,引入了VG(van Genuchten)土壤水分特征曲线模型,并探讨了模型水力参数的两种不同取值方案对土壤湿度离线模拟以及全球中期数值天气预报的影响。其中,土壤水力参数所需要的土壤类型数据来源于全球土壤数据集GSDE(Global Soil Dataset for Earth System Models)。离线试验结果表明,除了冻土和有机土壤的模拟偏差较大外,YHGSM的陆面模块对全球大部分地区土壤湿度的模拟能力较好,模拟精度与ERA5土壤湿度再分析产品的精度近似;土壤水力参数的不同取值方案对土壤湿度模拟有一定影响,其影响程度与土壤类型和局地气候条件密切相关,粗质地和中等质地土壤对模型参数的敏感性更强。从全球中期数值预报结果来看,土壤水力参数通过改变土壤湿度模拟,不仅对近地层温、湿度的短期预报结果产生重要影响,而且可能会导致预报系统积分6天后的大尺度环流场发生显著变化。因此,对于全球中期数值预报系统而言,优化土壤水力参数,提高土壤湿度模拟能力是非常重要的。此外,对于数值预报系统而言,正确模拟土壤湿度随时间的变化特征可能要比土壤湿度模拟值大小的准确与否更加重要。

考虑数值天气预报系统的风电功率预测方法研究

随着全球能源需求的增长和环境保护的压力,风能作为一种清洁、可再生的能源,得到了广泛关注,然而,风电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。文章通过分析数值天气预报系统的特点和工作原理,结合风电功率预测的需求,提出了一种基于数值天气预报的风电功率预测方法,并通过虚拟案例分析验证其有效性和可靠性,结果表明,文章所提方法的预测精度明显优于传统方法。该研究为风电场的运行调度和电力系统的稳定运行提供了科学依据和有力支持,具有广泛的应用前景。

引领预报科技 建设气象强国——访中国气象局全球数值天气预报系统工程技术团队代表孙健

工程科技的发展是推动社会进步的强大动力。2024年,党中央、国务院开展“国家工程师奖”评选表彰,中国气象局地球系统数值预报中心(以下简称“数值预报中心”)全球数值天气预报系统工程技术团队获评首批“国家卓越工程师团队”称号。近日,记者走进中国气象局,对话数值预报中心全球数值天气预报系统工程技术团队代表孙健,探寻这支团队的卓越之处。

组合数值天气预报与地基云图的光伏超短期功率预测模型

为减轻光伏电站被云团遮挡导致发电功率突然衰减所造成的影响,提高光伏超短期的预测精度和预测有效时间长度,文中提出数值天气预报与地基云图相结合的光伏超短期功率预测模型。该模型首先基于临近晴空工况光伏超短期功率预测方法实现未来4h预测,接着使用数值天气预报云量信息和地基云图等方法预测未来4h内云团遮挡电站导致的功率衰减,并进行临近校正,以提高光伏超短期功率预测的精度。研究结果表明,文中所述模型具有很好的可行性和实用性,为光伏电站0~4h超短期功率精确预测提供了一种方法。

基于数值天气预报的母线负荷预测

针对母线负荷量大面广,易受气象变化影响,且传统天气预报与母线负荷之间存在极为松散的地理对应关系,提出了基于数值天气预报和负荷分类的母线负荷预测。通过获取母线负荷所属行政区域,如县、乡或市辖区的地理位置,提取与母线地理位置紧密对应的高精度数值天气预报信息。通过研究母线负荷与气象因素的相关特性,构建了基于数值天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型。通过对某省母线负荷进行分析预测,验证了该方法的实用、有效性。

数值天气预报中集合-变分混合资料同化及其研究进展

数值天气预报中混合资料同化是结合集合预报与变分同化方法各自优势研究发展的一种新型资料同化方案。它在变分资料同化框架的基础上,利用集合预报扰动场信息的优点,构造具有流依赖属性的背景误差协方差结构,克服变分同化中固定、均匀及各向同性的背景误差协方差的缺陷,改善对不同天气系统预报误差协方差的表达能力,从而改善分析和预报的质量。近年来,基于集合与变分方法的混合资料同化快速成为数值预报资料同化发展的新趋势,具有良好的业务应用潜力。对集合与变分混合资料同化的研究进展进行综述,在简要介绍数值天气预报中资料同化发展趋势的基础上,分析混合资料同化方案的理论框架和优势,总结混合资料同化的发展和研究成果,并讨论我国研究和发展混合资料同化的基础和前景及面临的问题,指出混合资料同化发展中亟需研究的关键科学问题。

基于数值天气预报的输电线路风偏闪络预警方法

现有输电线路风偏预警一般是采用在线监测装置实现,且没有对风偏后空气间隙的闪络风险进行有效评估,导致工程上适用性不强、预警效果不理想等问题。利用传统的风偏研究成果,提出了一种基于数值天气预报的输电线路风偏闪络预警方法。首先,采用反距离加权的插值算法进行格点预报风速映射处理,并依据风向与线路走向的夹角完成垂直于线路风速分量的计算。然后,以典型的酒杯塔为例,运用刚体直棒法计算线路与杆塔的最小空气间隙。最后,对间隙击穿电压进行空气密度、湿度、降水量的修正,得到预报天气条件下的闪络电压值,并与系统运行电压进行对比完成风偏闪络预警。该方法可为安装在线装置困难而又处于强风区的重要输电线路提供一种可行、有效的风偏闪络风险管控手段,对电网防风减灾工作具有重要的实用意义。

基于数值天气预报风速误差修正的风电功率日前预测

风电预测技术对构建高比例新能源的新型电力系统具有重要意义。数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)的数据质量对风电功率日前预测的准确性有较大影响。然而,NWP的预报误差、NWP预报点与风电场间的空间距离和局地差异,往往导致NWP预报数据与风电场实测数据间存在时间横向误差和幅值纵向误差。对此,提出了一种基于时间序列相关性检验和残差通道注意力网络的NWP风速误差修正模型,将预报点处NWP风速修正为风电场轮毂风速。然后,结合修正后的NWP风速和风电场实时出力数据构建了基于双向门控循环网络的风电预测模型。最后,以华东某风电场的数据验证了所提方法的有效性。

基于数值天气预报及模糊聚类的风电功率智能组合预测

提出一种基于数值天气预报及模糊聚类的风电功率智能组合预测方法。以数值天气预报(NWP)数据为基础,利用模糊减法聚类的方法将原始数值天气预报(NWP)数据分成若干典型天气类型;针对不同的天气类型分别建立T-S模糊模型、时间序列模型、多元线性回归模型、灰色模型;利用智能优化算法进行多模型的优化组合,得到最优组合预测模型。对国内某风电场的风电功率预测结果表明,所提出的预测方法可行、有效,具有较好的预测精度。

月数值天气预报的试验研究

用中国科学院大气物理研究所二室的全球谱模式做了多个例子的月预报试验，结果表明，５００ｈＰａ月平均预报高度场不仅明显优于持续性预报，也优于气候预报。文章还就如何从逐日的瞬时动力预报中提取对月预报有用的信息进行了讨论，并指出，用加权平均代替通常使用的算术平均求得平均月预报显著地提高了预报效果。

基于数值天气预报的风电功率预测建模研究

基于数值天气预报的支持向量机风电功率预测方法,利用空间分辨率较高的数值天气预报来提高风电功率预测的准确性;通过优化选取NWP的网格点、物理层面及其之上的物理量对预测模型进行简化,提高预测程序的运行速度。采用辽宁省某风场的历史数据,验证了所设计预测算法的有效性,为数值天气预报用于风电功率建模提供了试验支撑。

集合数值天气预报的研究进展

集合预报是目前国外广泛应用的一种新的数值预报技术 ,国内由于计算条件的限制 ,集合预报的研究应用起步较晚 ,目前虽已取得了一些研究成果 ,但还没有广泛的应用到实际的业务预报之中。集合预报的应用 ,在天气预报上主要是概率预报 ,另外在“目标观测”、资料同化等方面也有广泛应用。集合概率预报的一系列适用的验证 ,增加了概率预报的信度。