论文总字数：23222字

目 录

1 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究现状 2

1.3 本文的研究内容及章节安排 3

2 基于粒子群算法的ANFIS模型参数优化 4

2.1 ANFIS的基本原理与结构 4

2.1.1 自适应神经模糊推理系统简述 4

2.1.2 典型ANFIS结构 5

2.2 anfis函数应用 6

2.2.1 genfis1 函数 7

2.2.2 genfis3 函数 7

2.3 粒子群算法 8

2.3.1 粒子群算法的历史 8

2.3.2 标准PSO算法的基本思想 8

2.3.3 具有惯性权重的标准PSO算法 9

2.3.4 具有惯性权重标准的PSO算法基本流程 9

2.4 基于PSO算法改进ANFIS模型 10

2.4.1 改进的自适应神经网络模糊系统 10

2.4.2 PSO优化ANFIS模型 10

3 PSO-ANFIS相关函数功能及测试算例 11

3.1 基于ANFIS模型代码简述 11

3.2 基于PSO-ANFIS模型相关函数简述 12

3.2.1 main()函数 12

3.2.2 LoadData()函数 12

3.2.3 CreateInitialFIS()函数 12

3.2.4 TrainAnfisUsingPSO()函数 12

3.3 测试算例对比分析 13

4 自动气象站风电机预测风速案例分析 14

4.1 案例背景 15

4.2 自动气象站风电机风速预测与结果 15

4.3 结果对比及分析 18

5 总结与展望 19

参考文献 19

致谢 22

精细化预报背景下自动气象站数据质量控制后的

再分析与利用

刘丽珠

, China

Abstract：Under the background of refine forecast, that automatic weather station data for testing and quality program parameters ,different levels have different control plans, which has great influences on the accuracy of weather forecasting data. In order to convert wind energy into the grid efficiently, the accurate predicted output of the wind farm is extremely necessary and critical .In order to rule out jamming, the design apply adaptive-network-based fuzzy inference system(ANFIS) based on Particle Swarm Optimization to optimize the number and the type of membership function and so on, which can get the optimal solution within the threshold values. Based on the Dynamic Time Warping method(DTW) and Pearson Correlation on Coefficients(PCC) being introduced to measure the similarity of wind speed series between the missing wind speed turbine and the other two turbines in the wind farm, examples are analyzed respectively. We forecast the results which fill in the defect wind speed data of wind turbine ,to search for the best parameter within a threshold. The result of PSO-ANFIS represents more accurate on mean square error compared with ANFIS. We can conclude that the optimized system classify better optimization rules, forecast data more accurately and the performance of system improves.

Keywords: Refine Forecast; Adaptive-network-based Fuzzy Inference System; Particle Swarm Optimization; Wind turbine

1 绪论

1.1 研究背景

中国气象局在业务技术体制改革总体方案中提出发展完善精细化的天气预报业务是天气轨道业务改革的重点任务之一。“精细化”包括三个方面的含义：定时、定点、定量，指时间上能够细化到以小时、分钟计的某一时刻，空间上能够定位到县、乡、村等具体的某一个位置，数目上能够精确到某一个具体数值。

目前在不同分辨率的数值预报产品基础上，精细化气象要素客观预报技术显得尤为重要，结合大量的卫星遥感资料、GPS卫星资料、雷达辐射率及径向速度资料和自动气象站(Automatic Weather Station)资料等历史/实况资料，利用各种统计、动力等预报分析方法建立预报模型，从而得到客观的预报结果^[1-3]。

自动气象站观测资料具有站点散布密集、时间间隔短、资料的实时性和代表性强等特点，对精细化预报来说具有重要的使用价值。气象部门在全国已建各类自动气象站超过30000个，从2006年开始逐步实现了观测资料上传，但同时自动气象站观测资料本身数量大，品种多，受电力、通讯条件和观测环境的影响，数据质量一直是一个受关注的重要课题，数据质量的好坏直接影响着其在气象业务、科研、服务工作中的应用。

为此，2004年，三级质量控制业务系统、各级数据质量控制方案以及相应的软件，在国家气象信息中心气象资料室的统筹下制定和开发。2010年初,在中国气象局预报的组织与协调下,全国自动站实时资料质量控制与综合评估系统建设小组成立,全国自动站实时资料质量控制与综合评估工作由此开展。尽管这样，经质量控制后的自动气象站数据仍然存在如下问题：

1）可疑、缺测数据的处理问题

自动气象站气象资料的形成是一个复杂的过程，它包含了资料观测、订正、编码、传输、接收、解码等，此中任何一个环节的疏忽或失误都会造成资料的缺损和错误，甚至会造成更为隐蔽的资料系统性错误。目前质量控制技术缺乏对可疑资料的处理，使得提供给用户的数据其质量很难得到保证；其次是缺乏有效的针对缺测数据的处理方法，虽然各气象要素的缺测率，按要求控制在10%以内，但即便如此，10%的缺测率已经极大的影响了精细化预报的开展，需要针对缺测数据能提供有效地填充方法以供精细化预报的使用。

2）质量控制方案参数的优化

目前，由国家气象信息中心牵头开发的地面自动站观测资料三级质量控制业务系统中，每一级各个环节都有质量检测，各级所用的质量控制技术相似。这样做的好处是极大减少了可疑/错误数据占整个数据的百分比，但缺点也非常明显，全国范围内的较宽的参数控制使得台站中大量可疑/错误数据变为有效数据，这样给精细化预报提供了错误的初始场信息；同时，台站级和省级参数控制方案的确定仅仅依靠历史气象极值，对于气象极端事件缺乏有效的数据质量控制方案。

3）提高精细化预报辅助决策的能力

自动气象站气象资料可以提供数值供预报系统使用，但自动气象站气象资料质量控制没有和数值模式提供的背景场发生联系,无法有效避免由观测和背景场偏离过大而产生的模式初值不协调所带来的问题。同时，在精细化预报方面，气象资料同化的网络格点不是无限制嵌套的，不仅受计算机计算能力的限制，同时也受地面气象资料的完备性、密度等制约。本次设计希望从另一个角度对于自动气象站对提高精细化预报的辅助决策做研究，即针对数值模式的预报结果，结合自动气象站的观测资料，辅助进行局部的精细化预报，简化预报复杂度，提高预报精度。

1.2 研究现状

在系统开发上，随着观测自动化技术的发展，西方发达国家纷纷研制了自动观测资料质量控制系统^[4-12]，通过对资料进行台站级、州级、国家级三级质量控制，能够实时发现并反馈观测资料质量所出现的问题，以确保资料的准确性。

我国从2004年开始，研制由台站级、到省级、国家级资料部门的地面自动站观测资料三级质量控制业务系统，各级质量控制系统融合了自动控制技术和交互式应用技术，允许在必要时对疑误资料进行详细的人工分析、判断与修正，在此框架下各地积极探索适合本地的质量控制技术^[13-24]。

三级质量控制业务系统中，整个系统的核心是质量控制，质量控制技术包括格式检验、阈值或因素允许值检验、台站气候极值检验、内部一致性检验、时间一致性检验、空间一致性检查^[13,15]；界限值检查分为：气候阈值、区域阈值以及台站阈值检验等；时间一致性是指气象要素值不可以超出一定时间内的变化范畴，例如：分钟变化率、小时变化率、日变化率、月变化率等；内部一致性检验是通过一个变量的值来判定另一个变量的值来判断气象要素间是否符合一定的规律，结果是否可信；空间一致性的检查依据气象因素的空间分布规律，将某个站与相邻近的站点数据值进行对比，空间一致性检查对应的方法有：Madsen-Allerupt方法^[4]、空间回归检验法^[25]等。

在研究方法上，不同的质量控制技术对应多种质量控制方法，不同的质量控制方法是质量控制技术中的重要部分，根据分析的对象和研究目的提出了不同的质量控制方法^[14-28]。

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