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孙科

作品数:3 被引量:27H指数:2
供职机构:华北电力大学可再生能源学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:水利工程动力工程及工程热物理更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇水利工程
  • 1篇动力工程及工...

主题

  • 2篇风速
  • 2篇WRF
  • 2篇WRF模式
  • 1篇多步
  • 1篇多步预测
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇强降雨
  • 1篇微物理
  • 1篇微物理方案
  • 1篇微物理过程
  • 1篇物理过程
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇小波分解
  • 1篇陆面
  • 1篇陆面过程
  • 1篇降雨

机构

  • 3篇华北电力大学
  • 1篇新华水利水电...
  • 1篇华能新能源产...

作者

  • 3篇张华
  • 3篇孙科
  • 1篇田玲
  • 1篇冯志军
  • 1篇晏刚
  • 1篇张学礼
  • 1篇郁永静

传媒

  • 1篇水利水电技术
  • 1篇水力发电学报
  • 1篇天津大学学报

年份

  • 1篇2013
  • 2篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
WRF模式微物理方案对山西省一次强降雨过程模拟的影响被引量:2
2013年
应用新一代中尺度非静力模式WRF,采用单向两重嵌套方案,水平分辨率分别为27 km和9 km,对我国山西省2009年7月7日~8日一次典型强降雨天气过程进行不同微物理方案的模拟,得到了降水的数量特征、时空分布变化以及雨区范围和移动过程等方面的数据。对比分析了临县测站和方山测站的降雨模拟效果,结果表明:WSM6方案和M2M方案对降水过程的模拟较好,可作为降水模拟的备选微物理方案。
张少济孙科张华张学礼郝智文
关键词:WRF微物理过程
基于小波分解与支持向量机的风速预测模型被引量:13
2012年
采用小波分析与支持向量机数据挖掘技术,建立风速预测模型(WD-SVM)。首先对原始风速时间序列进行小波分解,然后对分解后各层数据序列分别用支持向量机进行预测,最后将各层预测值进行小波重构得到预测风速序列。将WD-SVM模型应用于某风电场,进行了风速数据时间间隔为10min的提前4小时,即提前24步滚动预测,将一天分为21个时段进行了预测,预测的均方根误差平均值为11.71%。与仅使用支持向量机进行预测的模型(SVM)进行比较,组合模型预测精度明显高于单一模型。
张华郁永静冯志军孙科
关键词:多步预测支持向量机小波变换风电场
应用WRF模型模拟分析风力发电场风速被引量:12
2012年
风能的规划和设计中需要比较准确地确定所选厂址区域的风力资源分布,要有先进而准确的分析手段.论文选用美国WRF中尺度模式,分别选用4种不同的陆面过程方案(SLAB、Noah、RUC和Pleim-Xiu),对2008年6月16日08:00至6月23日08:00(北京时间)贵州乌江源地区某风电场区域进行水平分辨率1,km的数值模拟,对比分析了近地面风场以及4种陆面过程对模拟结果的影响.结果发现:WRF模式较好地模拟出了该区域近地面风场的变化特征.Noah方案模拟的风速最大值与实际测站的风速最大值较接近;SLAB方案与Noah方案模拟的7,d的风功率密度更接近实际测站的风功率密度.可见,WRF模式能够较好地反映该区域的近地面风场情况,且模拟结果受到地形及地表粗糙度的影响较大.
张华孙科田玲晏刚
关键词:WRF模式陆面过程风速风资源
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