基于PCA RBF的风电场短期风速订正方法研究

风电功率预测中最重要的因子是风速，准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性，本研究采用WRF模式，对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上，利用PCA RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正。实验结果表明，利用PCA RBF算法对WRF模式预报风速进行订正后，预报风速的误差进一步减小，相对均方根误差降低20%~30%，相对平均绝对误差降低15%~20%。与其他智能算法（BP算法、LSSVM算法）对比分析后得出，PCA RBF算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果，能够有效提高风速预报准确率