研究内容：针对位于沙漠、戈壁、荒滩的大规模风电基地（简称“沙戈荒”风电基地）的大气边界层复杂、规划规模巨大、远离负荷中心、功率输出波动性强、诱导大气环境效应等问题，为实现“沙戈荒”风电基地更加高效、更可持续、更加便捷的智能化发展，构建高精度地形数据、高质量实测数据、高可信物理模型、高效率代理模型，结合机器学习方法、模型融合技术、智慧应用服务平台，研发基于物理知识与机器学习融合模型的“沙戈荒”风电基地精细化规划辅助、功率预测与环境评估的一体化智慧应用服务系统，并推动系统平台示范应用。
考核指标：建立基于物理知识与机器学习融合模型的“沙戈荒”风电基地精细化智慧应用服务系统平台；百米级风资源超前24小时预报月平均预测相关性高于0.85、预报风速误差小于2.0m/s；风电基地规划布局年发电量提升约2%、风电场微观选址年发电量提升约3%；风电基地超短期（15分钟）预测准确度不低于98%、短期（日前）功率预测准确度不低于95%、中长期（10天）功率预测准确度不低于85%；平台一般页面加载时间≤1秒，复杂报表查询时间≤10秒。
实施周期：3年
拟支持资金额度：500万元
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