什么天气预报风力与风速的关系风速较好

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-29 23:15 标签： 风力 风速
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风力和风速一样吗?影响因素是什么?
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F=P*V平方*AF为风力P为空气密度V为空气流速A为迎风面积
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您好风速就是风的前进速度。相邻两地间的气压差愈大，空气流动越快，风速越大，风的力量自然也就大。所以通常都是以风力来表示风的大小。风速的单位用每秒多少米或每小时多少公里来表示。而发布天气预报时，大都用得是风力等级望采纳，谢谢...
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天气预报中的6几风是指风速达到多少?
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你好 天气预报中的6级风指风速达到10.8~13.8（m/s）即39~49（Km/h）。
希望对你有帮助。
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风能数值天气预报
风能数值天气预报是指基于数值天气预报的风能预测系统。随着世界范围内风电事业的飞速发展，大量大容量风电机组直接接入高压输电网络，是对电网安全运营、电能质量保证的重大挑战，迫切需要使用风能预测系统来对风电机组的发电功率进行预测。提出一种基于数值天气预报以及人工神经网络的混合型风能预测系统。该系统以基于数值天气预报的风速和风向预测数据作为输入数据，以自组织神经网络作为预处理模型，以径向基函数网络模型作为预测模型，并依据特定风电机组或风场的发电量的历史数据对输出数据进行修正。
风能数值天气预报简介
风能预测系统是进行风力发电生产安排及整合风电机组并网所需的重要技术，主要是利用气象数据并结合风力发电机组或风电场的功率曲线， 预测风电机组或风电场未来发电功率。受技术、经济以及其他因素的影响，中国风能预测系统的发展较为缓慢。风能预测系统主要分为统计型、物理型以及混合型3 种。统计型风能预测系统通过对大量历史数据进行分析，建立历史数据与预测发电功率之间的关系。根据使用的模型不同，统计型风能预测系统可分为时间序列系统和系统。
物理型风能预测系统主要是利用低层大气的详细信息来进行预测，利用数值天气预报提供的风场中风力发电机组上空的风速变化信息，推导出风力发电机组中心处的风速值，在综合考虑地形、障碍以及粗糙度等条件下，利用功率曲线推导出发电功率。物理型风能预测系统使用数值天气预报作
为输入数据， 所以预测时间界限为数值天气预报预测时间期限，可以满足实际要求。但是该型系统没有对历史数据进行分析， 所以误差与统计型风能预测系统相比较高。混合型风能预测系统既使用数值天气预报作为输入数据，又利用历史数据进行分析、建模，兼有物理型和统计型风能预测系统的优点，预测误差最低，是最优的风能预测系统。西方发达国家现阶段主要使用的就是混合型风能预测系统。
随着集合数值天气预报技术的大力发展，其预测的精度提高很快，这就促进了各种新的风能预测模型的发展。一种基于数值天气预报以及人工神经网络的混合型风能预测模型。该风能预测模型以风速数据为基准，对所有数据进行分级，并且按各级别进行预测，有较为理想的预测精度
风能数值天气预报风能预测系统的建立
风能数值天气预报数据预处理
将风向、风速和发电量数据输入到风能预处理模型中，以风速数据为基准，对同一时刻的所有数据同时进行保留或删除操作。操作的依据是：若风速数据在切入风速和切出风速之间， 保留该时刻所有数据，参加预测；若风速在切入风速及切出风速之外，删除该时刻所有数据，不参加预测。这是由于在进行实际应用时， 当风速在切入风速以下及切出风速以上时，发电功率恒为零；当风速在额定风速以上及切出风速以下时，发电功率为额定功率。经过上述处理的各数据有着不同的量纲， 为了将有量纲的物理量转化为无量纲的相对量，需要将得到的数据进行归一化处理
风能数值天气预报人工神经网络模型的建立
人工神经网络是一种应用类似于人大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型，由大量的节点和节点之间的连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，两个节点之间的连接代表一个通过该连接信号的加权值。这样就构成了一个能进行人工感知的网络。人工神经网络模型包括自组织神经网络模型以及径向基函数网络模型。
风能数值天气预报误差分析
将预测发电功率与实际发电功率进行比较，得到各级的预测误差及误差的统计量，数据为各级别预测发电功率的误差，均为标准值。对数据进行分析，可以发现：高速级的误差最大，并且有极大误差点存在，而随着风速的逐渐降低，预测误差逐渐减小。这是因为在样本数据中，风向数据的记录不够准确，有部分数据为零，这就造成了不同的风速在同一风向情况下发电量不同的情况，导致了预测的不准确。所以可以认为，风向数据的不准确性是预测误差的主要原因。同时，风电机组的工作状况以及模型的误差也是造成预测误差的原因
风能数值天气预报总结
风能预测系统利用历史数据建立人工神经网络模型， 并利用数值天气预报作为输入数据来预测某发电机组的发电功率。本系统可以用来进行48 h 的风能预测。
计算实例表明， 本风能预测系统预测平均误差在10%以内，已经可以用于实际生产。可以认为，该模型基本符合实际应用要求。预测误差随着风速的降低而降低，可认为本系统主要适用于中、低风速的风能预测。
通过对数据和误差的分析， 可知高风速条件下风能预测误差最大。这是由于高风速时风向难以测定，造成风向误差较大，从而导致风能预测在高风速条件下误差最大
冯芝祥, 朱同生, 曹书涛,等. 数值天气预报在风电场发电量预报中的应用[J]. 风能, -61.
李洪涛, 马志勇, 芮晓明. 一种基于数值天气预报的风能预测系统[J].
李洪涛, 马志勇, 芮晓明. 基于数值天气预报的风能预测系统[J]. 中国电力, ):64-68.
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> 科普：风速&风力，谁更出“彩”
科普：风速&风力，谁更出“彩”
今年我国大部地区回暖早，连日来各地气温“嗖嗖”的往上窜，也催的花朵们一路绽放。
人在户外，有时会清风拂面，很怡人。也有疑惑，冬春应该是风多的时候，可印象里，从去年入冬到如今，好像没几场像样的风呢，即便是偶有大风，也几乎是“一闪而过”，不似以前那种连着刮几天，刮个昏天黑地的样子。【注：笔者身处北京】
说起风，一般都是想到的风有多大、有多猛，换言之就是风的“威力”如何。其实，风在不同“威力”下，是可以出现不同的效果的。
比如，微风时，风可以帮助传播植物花粉、种子，帮助植物授粉和繁殖。最常见的例子是蒲公英的种子就是靠风来传播的。还有，风可以将空气中的二氧化碳、氧气、热量等进行输送和交换，为农作物的成长发育创造了条件。
比如，在雾霾横行的时候，风可以化身为最有作用的“清洁工”，将雾霾驱散，还我们一片蓝天。
还比如，风更是一种分布广泛、用之不竭的能源。利用风能发电，可以减少化石能源的消耗，更好地保护我们赖以生存的环境。
以上都是风在发挥好的“威力”时所能起到的作用。但它也是有情绪失常的时候，前些年新疆那地的狂风，把火车都吹翻了；台风季节，海上大风有时会迅猛“杀”到陆地，将沿海居民的住房棚舍、农业设施等破坏的一塌糊涂。
以上这些都是常规的认识。在一次例会，听点评老师说起关于风的话题，是从另一个角度说的，不是说风力，而是风速。意思说要是将风速换成交通工具的速度，是不是公众对风力等级的预报意义会更加清楚。我们从气象上常用的蒲福风力表中就可以看出大概结果。
我们不难看出，当风级在5级以下，风速换算成时速大概相当于每小时1-25公里，这样的速度，大约相当于骑自行车上下班或者郊游骑行。出现5~7级风时，换算成时速大概相当于在一般城市路网中以每小时30-60公里的速度驾车行进的速度。当风力8~11级时，则可理解为相当于以时速60~117公里在快速路或者高速上驾车行驶。12-17级的风，时速达到了120-220公里，除了在海上台风中心附近和强台风登陆以及个别山口地区外时，陆地上一般是很少见得到的。
其实，在我国除了沙漠、高原、山区的大风口，平原地区是很少能出现持续较长时间大风的，除沿海遭遇台风侵袭时外，而内陆大部地区在春夏季节强对流天气下则会出现短时间的瞬时大风。
顺便八卦一下，各位看官觉得什么能跟风不离不弃呢？我想了半天，觉得只有沙可以做到。歌里都这么唱了：你是风儿我是沙，缠缠绵绵到天涯。
至于风速和风级谁更出“彩”，个人觉得只是关注点不同而已。
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