[发明专利]基于WRF/CFD/SAHDE-RVM耦合的复杂地貌区域短时风能预测方法

权利要求书

1.基于WRF/CFD/SAHDE-RVM耦合的复杂地貌区域短时风能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取目标复杂地貌区域地形资料，基于WRF提供的气象数据进行短时风向预测；得出目标复杂地貌区域的短时主流风向；

2)SAHDE-RVM短时风速预测；

2.1)使用RVM进行回归预测，建立RVM回归预测模型；

2.2)收集目标复杂地貌区域风速计处历史风速风向数据作为SAHDE算法的训练样本；通过对样本数据集的训练，自适应获取步骤2.1)所述RVM回归预测模型的最优参数；

2.3)根据风速计实时数据，返回风速计处的短时风速预测结果；

3)在CFD软件中，均匀进行若干个风向角下目标复杂地貌的数值模拟计算；根据CFD结果制作初始APG；

4)根据风速计的长期实测数据，通过算法完善APG；

5)将步骤1)所述的WRF的风向预测结果与步骤4)所述APG进行匹配，提取出对应的边界速度信息和流场信息；获得整片区域风能的短时预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于WRF/CFD/SAHDE-RVM耦合的复杂地貌区域短时风能预测方法，其特征在于：步骤2.1)中给定训练样本的输入集X＝{x₁,x₂,x₃,…,x_n,}与相应的输出集T＝{t₁,t₂,t₃,…,t_n}；输出值t_i的函数模型表示为式(1)；RVM的回归预测模型为式(2)；

t_i＝y(x_i,w)+ε_i (1)

式中，x表示输入数据，ε_i表示高斯白色噪声，w_i为加权系数，K(x,x_i)为核函数，N为样本数量。

3.根据权利要求2所述的基于WRF/CFD/SAHDE-RVM耦合的复杂地貌区域短时风能预测方法，其特征在于：所述RVM回归预测模型的核函数选用高斯核函数与二项式核函数组合得到的组合核函数；

其中，所述组合核函数为：

K(x_i,x_j)＝λG(x_i,x_j)+(1-λ)P(x_i,x_j) (3)

式中，G(x_i,x_j)为高斯核函数，P(x_i,x_j)为二项式核函数，λ为权重；其中，0≤λ≤1。

4.根据权利要求1所述的基于WRF/CFD/SAHDE-RVM耦合的复杂地貌区域短时风能预测方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括：

3.1)CFD软件获得目标复杂地貌区域的详细场地信息，运用前处理软件进行对应的模型建立，建立计算域并设定好边界条件；

3.2)将输入的边界速度无量纲化后分为x向及y向；其中，x向的速度用u表示，y向速度用v表示；边界处风速在不同风向角θ下记为u_B＝Vcosθ，v_B＝Vsinθ，B表示边界；计算无量纲化后的流场信息，用f(i,j,k)表示；

3.3)记录对应风速计侧风点在其观测高度下的风速数据(u_A,v_A)，以及对应全场地表面的风速信息；

3.4)将步骤3.2)中所述的无量纲化的边界速度和流场信息与步骤3.3)所述的无量纲条件下的风速计所在点(u_A,v_A)相关联；

3.5)根据不同入口风速下数值模拟获得的多个(u_A,v_A)结果，将其单位化得记为(U_A,V_A)；

3.6)将(U_A,V_A)点及其包含的边界速度信息和流场信息插入APG中，绘制初始APG；其中，APG仅显示风速计实测的数据，但其中每个点都包含了与其对应的边界风速信息和流场信息。