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超短期风速预报方法研究进展  
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【英文篇名】 Research Advance on Ultra-short-term Wind Speed Forecasting Methods
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【作者】 陈学君; 李仲龙;
【英文作者】 CHEN Xuejun; LI Zhonglong; Gansu Meteorological Service Centre; Gansu Meteorological Information &Technique Support & Equipment Centre;
【作者单位】 甘肃省气象服务中心; 甘肃省气象信息与技术装备保障中心;
【文献出处】 沙漠与绿洲气象 , Desert and Oasis Meteorology, 编辑部邮箱 2018年 06期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 超短期风速预报; 物理方法; 统计与机器学习方法; 组合方法; 不确定分析与误差评估;
【英文关键词】 ultra-short-term wind speed forecasting; physical methods; statistical and machine learning methods; combination methods; uncertainty analysis and error evaluation metrics;
【摘要】 综合分析国内外风速预报相关文献,从物理方法、统计与机器学习方法、组合方法3个方面对超短期风速预报方法的研究现状进行归纳总结,对比了主要预报方法的优缺点,给出了不确定分析和误差评价指标,探讨了在超短期风速预报研究中应重点解决的问题和发展方向。
【英文摘要】 The related domestic and international wind speed forecasting researches are comprehensively analyzed. The research status and progress of ultra-short-term wind speed forecasting methods are summarized from three aspects: physical methods, statistical and machine learning methods,and combination methods. The advantages and disadvantages of the main forecasting methods are compared. The uncertainty analysis and the error evaluation metrics are provided. The issues and directions which should be addressed in ...
【基金】 甘肃省自然科学基金“超短期风速预测方法研究”(项目编号:1506RJZA187); 甘肃省科技计划资助
【更新日期】 2019-01-30
【分类号】 P457.5
【正文快照】 由于传统化石能源的短缺和造成环境污染,绿色能源成为各国政府的发展方向。风能是洁净的可再生能源,分布广泛。近年来在国家可再生能源法、节能减排的政策引导下,风力发电发展迅猛。按世界风能协会统计[1],2016年全球风电新增装机容量达到54.6 GW,全球风电总装机容量为487 GW。

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