无霾和有霾情况下大气混合层高度的日变化及其特征—基于河北香河站激光雷达的观测

利用Mie散射激光雷达EZLidar和自动观测站气象资料对河北香河站2006年8月~2007年11月大气混合层高度(MLH)进行了观测研究,得出了灰霾和非灰霾两种天气大气混合层的日变化特征:1 MLH的日变化同温度、风速的变化密切相关,相关系数分别为0.968、0.580,通过了0.01的置信度检验;2春季的MLH明显高于秋、冬两个季节,秋冬两季混合层的发展相似,MLH较低,大体上秋季的MLH高于冬季;3灰霾天气溶胶含量高,阻挡地面长波辐射向外发射,形成了类似的保温效应,灰霾天大气温度要高于非霾天的温度,且随着时间的增加而增加;4灰霾天属于静稳天气,热力引起的湍流非常弱,风速变化对它的影响更大。热力和机械剪切作用共同影响了灰霾天和非灰霾天MLH的日变化。     

卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型

针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高.