基于机器学习方法的风速偏差订正研究

贺姗姗; 王捷儒; 申彦波; 高金兵

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0286

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基于机器学习方法的风速偏差订正研究

更新时间：2026-07-22

- 基于机器学习方法的风速偏差订正研究
- Vol. 47, Issue 6, Pages: 459-465(2026)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0286
  CLC： P457
- Online First：08 July 2026，
  
  Published：2026
- 稿件说明：
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贺姗姗, 王捷儒, 申彦波, et al. 基于机器学习方法的风速偏差订正研究[J]. 2026, 47(6): 459-465.
DOI：

贺姗姗, 王捷儒, 申彦波, et al. 基于机器学习方法的风速偏差订正研究[J]. 2026, 47(6): 459-465. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0286.

摘要

通过风速偏差订正方法提高模式产品的预报准确性

为风电场风电功率预测提供可靠的数据支持。以山西陵川县风电场为例

利用循环神经网络（RNN）、非线性模型（NLinear）、Transformer这3种机器学习方法

分别建立CMA-WSP2.0模式产品的风速偏差订正模型

研究结果表明

3种方法的结果均优于模式产品

且Transformer、NLinear分别在10 m和100 m高度风速提高准确性方面表现更优。因此

机器学习方法可有效提升风速数据的质量和可靠性

为风能资源开发利用、功率预报等领域提供更准确的数据支持。

Abstract

By improving the forecasting accuracy of model products through wind speed deviation correction methods

reliable data support is provided for wind power generation forecasting in wind farms. Taking the Lingchuan County Wind Farm in Shanxi Province as an example

three machine learning methods recurrent neural network （RNN）

nonlinear model（NLinear）

and Transformer were employed to establish wind speed deviation correction models for CMA-WSP2.0 model products. The results show that the results of three methods are better than that of the original model products

and Transformer and NLinear perform better in improving the accuracy of wind speed at heights of 10 m meters and 100 m meters

respectively. Therefore

machine learning methods can effectively improve the quality and reliability of wind speed data

offering a more accurate data foundation for wind energy resource development and utilization

power forecasting and other fields.

关键词

Keywords

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