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三、数值天气预报中的物理过程描述
大气中不同物理过程在时间尺度和空间尺度上跨越了数个量级。大气长波的波长长达几千千米,三四个波就能够在纬向环绕地球一圈。台风、温带气旋等过程的空间尺度较大气长波小一个量级。海陆风、山谷风、强对流天气等过程的尺度又要小一个量级。晴空积云的空间尺度只有千米量级,存在时间不过数小时,而湍流的空间尺度最小仅有数十厘米,生命时间为秒级。下周展示了大气中不同物理过程的空间尺度及特征时间。
上一节中提到数值天气预报的水平分辨率为十千米量级。简单理解就是在模式中,十千米范围内就这么一个格点,这一个格点要代表十千米范围内的总体状态。对于空间尺度远大于十千米的物理过程,在模式中可以用物理方程描述。但那些尺度小于十千米的物理过程呢?
这时候就要引入参数化的概念了。对于那些无法直接用方程显示求解的过程,可以用一些经验关系表达出来。比如对于尺度非常小的湍流项,模式通过格点的平均风速的梯度进行计算,但由于表达的只是湍流对模式格点风速影响的统计特征,因此在具体的不同时刻可能会带来不同的误差引入,最终使得模式模拟的结果因时而异。
四、近地表风的预报结果如上节所述,模式水平分辨率和参数化方案影响模式预报结果的精度。那么,模式对于近地面处风的预报能力到底如何呢?小编选取了欧洲中心模式在某复杂山地风场处的预报结果,展示如下。其中横轴代表不同的预报时长——从模式发布时刻到72小时后的预报,纵轴为均方根误差——值越大表明预报结果越差。可以看出,预报时间越长,预报误差越大。且在一天之内,预报误差呈现出显著的日变化。这是由于一天之内边界层由消到生再到消,而模式的边界层参数化方案未能完美地模拟出这一过程。细心的读者可能会发现,模式风速预报的均方根误差平均值高达4m/s。这么大的误差代入到功率曲线内,这预报的功率与真实功率差的也太多了吧,风功率预报产品的客户决不能接受。模式的风速预报结果肯定是不能直接被用于预报功率的。至于怎样处理模式直接输出结果,下次再谈吧。
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3月11日,阿里达摩院成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的AI算法,该算法可预报平原、山地、海岸等不同地形的风速,并预测该区域内风电场的发电量,为电网调度提供数据支撑,提升风电消纳率。在复杂的山地风电场中,使用达摩院AI预报的准确率可提升20%。目前该算法已服务国内多个风电场。风电是发
新疆新能源发电从公司电力调度控制中心获悉,新疆应用人工智能(AI)等10余种算法进行新能源功率预测,相当于新能源发电有了“天气预报”,可以随时掌握未来一段时间新能源出力和电量情况,进一步促进新能源消纳。长期以来新能源发电功率不稳定、预测难度大,为构建以新能源为主体的新型电力系统带来挑
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2020年10月14日,北京瑞科同创能源科技有限公司袁宗涛在2020北京国际风能大会暨展览会(CWP2020)上作了题为《精细化风资源测量与评估在风功率预测中的应用》的演讲。以下为发言实录:袁宗涛:下面由我来给大家分享一下精细化风资源测量与评估在风功率预测中的应用。内容大概分四部分,第一个先简单介
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