基于Makkonen结冰增长模型,优化相对风速计算方法,引入融冰影响因子,并进行气象因子敏感性测试,建立广西风力机覆冰预报模型。利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)模式预报资料和风力...基于Makkonen结冰增长模型,优化相对风速计算方法,引入融冰影响因子,并进行气象因子敏感性测试,建立广西风力机覆冰预报模型。利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)模式预报资料和风力机参数驱动该模型,对2019年冬季桂北风电场进行逐日预报。预报结果表明:该模型对气温、降水、风速敏感,在适宜的风速下,温度越低,降水越大,覆冰厚度增长越快;48 h时效内对覆冰过程报出率为100%,覆冰起、止时间预报误差分别为3~5 h、6~12 h;72 h时效内覆冰起始时间预报效果稳定、准确率高,对冬季风电调度和防灾减灾有较好的指导意义。实际应用中,风力机停机时间应适当延迟,覆冰结束时间的预报则需进一步优化融冰条件。展开更多
文摘基于Makkonen结冰增长模型,优化相对风速计算方法,引入融冰影响因子,并进行气象因子敏感性测试,建立广西风力机覆冰预报模型。利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)模式预报资料和风力机参数驱动该模型,对2019年冬季桂北风电场进行逐日预报。预报结果表明:该模型对气温、降水、风速敏感,在适宜的风速下,温度越低,降水越大,覆冰厚度增长越快;48 h时效内对覆冰过程报出率为100%,覆冰起、止时间预报误差分别为3~5 h、6~12 h;72 h时效内覆冰起始时间预报效果稳定、准确率高,对冬季风电调度和防灾减灾有较好的指导意义。实际应用中,风力机停机时间应适当延迟,覆冰结束时间的预报则需进一步优化融冰条件。
