摘要: 风速预测是风电场风功率预测的基础，其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性，本研究采用了 WRF中尺度数值模式，对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上，利用极限学习机算法（ELM）对 WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明，WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果，利用ELM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，相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20％～30％。与其他的智能算法（BP神经网络、SVM算法）对比分析后得出，ELM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。
摘要：风速预测是风电场风功率预测的基础，其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性，本研究采用了 WRF中尺度数值模式，对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上，利用极限学习机算法（ELM）对 WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明，WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果，利用ELM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，相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20％～30％。与其他的智能算法（BP神经网络、SVM算法）对比分析后得出，ELM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。
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