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基于人工智能多模式集成的光伏电站总辐射预报方法研究
被引量：
1
1
作者
袁彬
于廷照
+2 位作者
申彦波
莫景越
邓华
《太阳能学报》
北大核心
2025年第4期291-300,共10页
基于2022年CMA-WSP、CMA-MESO、CMA-GD、WRF-SOLAR 4个数值模式预报以及广东省阳江市4个光伏电站实况观测数据,采用LightGBM集成模型,开展逐月总辐射辐照度(GHI)多模式集成预报试验。结果表明:多模式集成可有效降低GHI预报的平均绝对误...
基于2022年CMA-WSP、CMA-MESO、CMA-GD、WRF-SOLAR 4个数值模式预报以及广东省阳江市4个光伏电站实况观测数据,采用LightGBM集成模型,开展逐月总辐射辐照度(GHI)多模式集成预报试验。结果表明:多模式集成可有效降低GHI预报的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),与每月的最优数值模式预报相比,MAE减少2.47%~32.71%、RMSE减少5.46%~32.29%;多模式集成在不同GHI区间效果差异明显,400 W/m^(2)以下区间内,多模式集成效果最好,全年12个月中有10个月集成有效,MAE减少6.25%~44.44%、RMSE减少14.62%~43.07%,400~700 W/m^(2)区间内多模式集成效果次之,全年12个月中有6个月集成有效,MAE减少0.76%~34.59%、RMSE减少4.14%~31.11%,大于700 W/m^(2)区间内受限于样本量,多模式集成无效果;在晴天、少云、多云、阴天4种典型天气条件下,多模式集成预报与实况观测趋势最为接近,且能体现出因云量变化造成的GHI波动。
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关键词
太阳辐射
预报
人工智能
多模式集成
光伏电站
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职称材料
基于机器学习的100m高度风速短期预报订正方法
2
作者
高金兵
曹润东
+2 位作者
于廷照
姚锦烽
申彦波
《太阳能学报》
北大核心
2025年第1期71-77,共7页
提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机...
提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机森林集成预报订正方法对站点风速预报进行订正;最后,选用内蒙古中部某站点进行分析验证。结果表明,订正前未来84小时风速预报均方根误差(RMSE)为4.25 m/s,格点订正后RMSE降至3.16~3.79 m/s,站点集成订正后RMSE降至2.81 m/s。格点订正后预报误差明显降低,站点集成订正后误差进一步减小。
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关键词
100m高度风速预报
预报订正
机器学习
深度学习
集成预报
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职称材料
FY-4A地面太阳辐射产品在贵州高原山区的适用性研究
被引量：
11
3
作者
丁立国
申彦波
+2 位作者
马勋丹
朱军
谭娅姮
《高原气象》
CSCD
北大核心
2022年第4期1041-1050,共10页
利用贵州高原山区7个辐射站数据,对FY-4A地面太阳辐射产品(以下简称FY-4A-GSRP)数据质量进行检验分析,再进一步订正反演总辐射数据。结果表明:FY-4A-GSRP与地面观测总辐射均呈现中午高早晚低、夏春高冬秋低的变化特征,两者相关性显著,但...
利用贵州高原山区7个辐射站数据,对FY-4A地面太阳辐射产品(以下简称FY-4A-GSRP)数据质量进行检验分析,再进一步订正反演总辐射数据。结果表明:FY-4A-GSRP与地面观测总辐射均呈现中午高早晚低、夏春高冬秋低的变化特征,两者相关性显著,但FY-4A-GSRP总辐射曝辐量数值总体偏高,相对误差随地面观测总辐射曝辐量的升高而减小,早晚误差大,中午误差小;通过比对检验分析,总辐射数值越高,相对误差水平越低,但总辐射曝辐量数值的大小对两者的相关性影响不大;采用一元线性回归模型对FY-4A-GSRP进行订正,小时尺度和日尺度订正结果都能较好地降低相对误差水平,但订正结果存在过订正问题,如何选择合适的订正模型提高FY-4A-GSRP精度将是今后产品订正研究的重点内容。
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关键词
太阳辐射
FY-4A-GSRP
相对误差
比对分析
订正
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职称材料
题名
基于人工智能多模式集成的光伏电站总辐射预报方法研究
被引量：
1
1
作者
袁彬
于廷照
申彦波
莫景越
邓华
机构
中国气象局
公共
气象
服务
中心
中国气象局风能太阳能中心
中国气象局
广州热带海洋
气象
研究所
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第4期291-300,共10页
基金
中国气象局创新发展专项(CXFZ2024J068)
中国气象局公共气象服务中心创新基金(K2023002)
新疆“天池英才”引进计划(2023)。
文摘
基于2022年CMA-WSP、CMA-MESO、CMA-GD、WRF-SOLAR 4个数值模式预报以及广东省阳江市4个光伏电站实况观测数据,采用LightGBM集成模型,开展逐月总辐射辐照度(GHI)多模式集成预报试验。结果表明:多模式集成可有效降低GHI预报的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),与每月的最优数值模式预报相比,MAE减少2.47%~32.71%、RMSE减少5.46%~32.29%;多模式集成在不同GHI区间效果差异明显,400 W/m^(2)以下区间内,多模式集成效果最好,全年12个月中有10个月集成有效,MAE减少6.25%~44.44%、RMSE减少14.62%~43.07%,400~700 W/m^(2)区间内多模式集成效果次之,全年12个月中有6个月集成有效,MAE减少0.76%~34.59%、RMSE减少4.14%~31.11%,大于700 W/m^(2)区间内受限于样本量,多模式集成无效果;在晴天、少云、多云、阴天4种典型天气条件下,多模式集成预报与实况观测趋势最为接近,且能体现出因云量变化造成的GHI波动。
关键词
太阳辐射
预报
人工智能
多模式集成
光伏电站
Keywords
solar radiation
forecasting
artificial intelligence
multi-model ensemble
PV station
分类号
P456.1 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于机器学习的100m高度风速短期预报订正方法
2
作者
高金兵
曹润东
于廷照
姚锦烽
申彦波
机构
中国气象局
公共
气象
服务
中心
中国气象局风能太阳能中心
中国气象局
能源
气象
重点开放实验室
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第1期71-77,共7页
基金
中国气象局公共气象服务中心创新基金(K2022002)
西藏自治区科技重大专项(XZ202201ZD0003G05)
国家自然科学基金(62106270)。
文摘
提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机森林集成预报订正方法对站点风速预报进行订正;最后,选用内蒙古中部某站点进行分析验证。结果表明,订正前未来84小时风速预报均方根误差(RMSE)为4.25 m/s,格点订正后RMSE降至3.16~3.79 m/s,站点集成订正后RMSE降至2.81 m/s。格点订正后预报误差明显降低,站点集成订正后误差进一步减小。
关键词
100m高度风速预报
预报订正
机器学习
深度学习
集成预报
Keywords
wind speed forecast at 100-meter height
forecast correction
machine learning
deep learning
integrated forecast
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
FY-4A地面太阳辐射产品在贵州高原山区的适用性研究
被引量：
11
3
作者
丁立国
申彦波
马勋丹
朱军
谭娅姮
机构
南京信息工程大学应用
气象
学院
中国气象局
公共
气象
服务
中心
贵州省气候
中心
中国气象局风能太阳能中心
出处
《高原气象》
CSCD
北大核心
2022年第4期1041-1050,共10页
基金
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0804)。
文摘
利用贵州高原山区7个辐射站数据,对FY-4A地面太阳辐射产品(以下简称FY-4A-GSRP)数据质量进行检验分析,再进一步订正反演总辐射数据。结果表明:FY-4A-GSRP与地面观测总辐射均呈现中午高早晚低、夏春高冬秋低的变化特征,两者相关性显著,但FY-4A-GSRP总辐射曝辐量数值总体偏高,相对误差随地面观测总辐射曝辐量的升高而减小,早晚误差大,中午误差小;通过比对检验分析,总辐射数值越高,相对误差水平越低,但总辐射曝辐量数值的大小对两者的相关性影响不大;采用一元线性回归模型对FY-4A-GSRP进行订正,小时尺度和日尺度订正结果都能较好地降低相对误差水平,但订正结果存在过订正问题,如何选择合适的订正模型提高FY-4A-GSRP精度将是今后产品订正研究的重点内容。
关键词
太阳辐射
FY-4A-GSRP
相对误差
比对分析
订正
Keywords
Solar radiation
FY-4A-GRSP
relative errors
comparative analysis
correction
分类号
P414.4 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能多模式集成的光伏电站总辐射预报方法研究
袁彬
于廷照
申彦波
莫景越
邓华
《太阳能学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的100m高度风速短期预报订正方法
高金兵
曹润东
于廷照
姚锦烽
申彦波
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
FY-4A地面太阳辐射产品在贵州高原山区的适用性研究
丁立国
申彦波
马勋丹
朱军
谭娅姮
《高原气象》
CSCD
北大核心
2022
11
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职称材料
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