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再分析資料在風(fēng)速數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長中的應(yīng)用方法研究

2019-02-10 03:58高潔胡己坤劉雨佳袁紅亮劉瑋
風(fēng)能 2019年7期
關(guān)鍵詞:風(fēng)速線性切片

高潔 胡己坤 劉雨佳 袁紅亮 劉瑋

風(fēng)電場建設(shè)前要對擬建區(qū)域的風(fēng)能資源進(jìn)行評估,評估的主要依據(jù)是現(xiàn)場所立測風(fēng)塔或測風(fēng)儀器獲取的實(shí)際觀測資料。但由于現(xiàn)場一般較為偏遠(yuǎn),在測風(fēng)期間可能出現(xiàn)故障或其他情況,從而導(dǎo)致測風(fēng)數(shù)據(jù)完整率不能滿足《風(fēng)電場風(fēng)能資源評估方法》GB/T18710-2002要求。為準(zhǔn)確評估現(xiàn)場的風(fēng)能資源,需要對測風(fēng)塔測風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)延長。在測風(fēng)數(shù)據(jù)完整率不足的情況下,可根據(jù)附近長期測站的觀測數(shù)據(jù)對測風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)訂正,但在實(shí)際工程中多數(shù)情況下需要采用再分析數(shù)據(jù)作為參考,因此采用中尺度再分析資料作為插補(bǔ)參考的可行性成為重要的研究方向。目前已有學(xué)者分析了采用中尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)延長的幾種方法,并在地形較為平坦的內(nèi)蒙古地區(qū)進(jìn)行了驗(yàn)證。但對多種地形條件進(jìn)行分析討論的研究相對不足。

本文針對不同地形條件對比研究了7種插補(bǔ)延長方法的可行性,分析得到不同地形、不同條件下最適宜的插補(bǔ)延長方法,對實(shí)現(xiàn)風(fēng)能資源的精細(xì)化評估具有較高的工程指導(dǎo)意義。風(fēng)速數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長方法

當(dāng)目標(biāo)地點(diǎn)的風(fēng)速和參考點(diǎn)同期測量的數(shù)據(jù)之間具有較好的相關(guān)關(guān)系時(shí),就可利用參考點(diǎn)數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長目標(biāo)地點(diǎn)風(fēng)速數(shù)據(jù)的空白,目前主要的風(fēng)速插補(bǔ)延長方法包括以下7種。

一、線性最小二乘法(LLS.Iinear 1east squares)

線性最小二乘法所得到的擬合線性曲線y=mx+b計(jì)算方法如下:這種方法與“線性最小二乘法”的不同之處在于,它最小化的誤差項(xiàng)是每一個(gè)測量的數(shù)據(jù)點(diǎn)與最佳擬合直線之間垂直距離的平方和。

三、風(fēng)速分類法(ss.speedsort)

風(fēng)速分類法同樣是建立y=mx+6的線性曲線。在風(fēng)速分析中,風(fēng)速排序是唯一的,在進(jìn)行線性曲線擬合前,先對目標(biāo)風(fēng)速和參考風(fēng)速進(jìn)行排序,然后設(shè)定擬合曲線與風(fēng)速的偏差值為一個(gè)固定值或采用長期平均參考風(fēng)速的一半,最后使用正交最小二乘法進(jìn)行擬合,通過擬合的結(jié)果得到目標(biāo)地點(diǎn)的風(fēng)速。

四、垂直切片法(VS.verticalsfice)

垂直切片法是利用從目標(biāo)風(fēng)速和參考風(fēng)速的散點(diǎn)圖上得到的分段線性曲線來進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測的。為了獲得每一段的線性曲線,首先將目標(biāo)風(fēng)速與參考風(fēng)速的散點(diǎn)圖沿著x軸分成n個(gè)大小相同的切片(垂直切片),分別計(jì)算每個(gè)切片里的平均目標(biāo)風(fēng)速值。然后,在每個(gè)切片中指定一個(gè)點(diǎn),該點(diǎn)的x值是切片的x值中點(diǎn),y值是切片里的平均目標(biāo)風(fēng)速。垂直切片法的分段線性曲線就是由這些點(diǎn)通過直線連接得到的。

五、平方差比方法(vR varianceration)

用線性模型審=mx+b從參考風(fēng)速來預(yù)測目標(biāo)風(fēng)速:

六、矩陣時(shí)間序列法(MTS.matrix time series)

該方法的基本思想是利用目標(biāo)風(fēng)速和參考風(fēng)速的完全二維聯(lián)合概率分布來生成目標(biāo)風(fēng)速數(shù)據(jù)。首先,建立百分比時(shí)間序列。采用同時(shí)刻的目標(biāo)風(fēng)速和參考風(fēng)速建立聯(lián)合概率分布,從中選擇相應(yīng)的參考風(fēng)速列,并構(gòu)建目標(biāo)風(fēng)速的累積分布函數(shù)。其次,從時(shí)間序列累積分布函數(shù)中計(jì)算出與觀測到的目標(biāo)風(fēng)速相對應(yīng)的百分比值。結(jié)合百分比時(shí)間序列數(shù)據(jù),使用內(nèi)置的空白填充算法,綜合考慮時(shí)間序列的季、月、日變化填補(bǔ)百分比時(shí)間序列的空白段。最后,與第一步構(gòu)建百分比時(shí)間序列相反,引用聯(lián)合概率分布和累積分布函數(shù),通過給定的百分比時(shí)間序列計(jì)算對應(yīng)的預(yù)期目標(biāo)風(fēng)速。

七、威布爾分布法(W F.weifull fit)

風(fēng)速數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長結(jié)果對比

本次共收集到新疆、陜西、河南的4座測風(fēng)時(shí)間滿一年的測風(fēng)塔原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)缺測少、完整率高,滿足風(fēng)能資源評估要求,故本次不對數(shù)據(jù)作修正分析。為進(jìn)行風(fēng)速數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長結(jié)果對比,分別選取其中測風(fēng)時(shí)長為三個(gè)月、六個(gè)月、九個(gè)月的實(shí)測風(fēng)速數(shù)據(jù)作為原始測風(fēng)數(shù)據(jù),采用MERRA數(shù)據(jù)作為再分析資料對其進(jìn)行插補(bǔ)延長得到完整一年的數(shù)據(jù),然后通過平均風(fēng)速偏差、平均風(fēng)速檢驗(yàn)、均方根誤差3項(xiàng)指標(biāo)對得到的插補(bǔ)結(jié)果與實(shí)測完整年測風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。指標(biāo)中的平均風(fēng)速偏差、均方根誤差越小表示插補(bǔ)延長得到的結(jié)果精確度越高,平均風(fēng)速檢驗(yàn)與1越接近,則結(jié)果越準(zhǔn)確。3種檢驗(yàn)參數(shù)的計(jì)算公式如下:

本次收集了各測風(fēng)塔位置處的再分析資料100m高度的近30年數(shù)據(jù),以此為依據(jù)建立相關(guān)方程。測風(fēng)塔信息見表1,測風(fēng)時(shí)長為一年,測風(fēng)塔100m高度實(shí)測數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)值見表2。

各測風(fēng)塔數(shù)據(jù)與MERRA數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)見表3。

由于MERRA數(shù)據(jù)為擬合數(shù)據(jù),所以測風(fēng)塔與MERRA數(shù)據(jù)相關(guān)性總體看來一般,相關(guān)系數(shù)在0.59~0.73之間,2#、3#測風(fēng)塔相關(guān)系數(shù)高于1#、4#測風(fēng)塔。

當(dāng)測風(fēng)塔與中尺度MERRA數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)越高時(shí),測風(fēng)塔插補(bǔ)延長后的測風(fēng)數(shù)據(jù)均方根誤差越小。當(dāng)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.7以上時(shí),測風(fēng)塔插補(bǔ)延長后的數(shù)據(jù)誤差明顯較低,低于0.3。

由此可知,當(dāng)測風(fēng)塔與再分析數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)大于0.7時(shí),采用再分析數(shù)據(jù)對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)延長可以得到較為準(zhǔn)確的風(fēng)速結(jié)果。

一、三個(gè)月數(shù)據(jù)插補(bǔ)結(jié)果

采用7種風(fēng)速插補(bǔ)方法將測風(fēng)塔三個(gè)月的數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長為一年的結(jié)果與實(shí)測值進(jìn)行比較,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4,插補(bǔ)后逐月風(fēng)速統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖1。

從插補(bǔ)延長后的年平均風(fēng)速偏差及檢驗(yàn)結(jié)果看,總體最小二乘法(TLS)可以得到與實(shí)測值最為接近的風(fēng)速值,7種方法的年平均風(fēng)速偏差在0.05~0.56m/s之間,差距較大。從插補(bǔ)延長后的均方根誤差來看,對于相關(guān)性較好的測風(fēng)塔,線性最小二乘法(LLS)和風(fēng)速分類法(ss)插補(bǔ)結(jié)果較為準(zhǔn)確:對于相關(guān)性較差的測風(fēng)塔,威布爾分布法(WF)插補(bǔ)結(jié)果較為準(zhǔn)確。同時(shí)通過分析得到測風(fēng)塔實(shí)測數(shù)據(jù)與再分析數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)越高,插補(bǔ)延長后的逐月風(fēng)速與實(shí)際風(fēng)速年際變化越接近。

二、六個(gè)月數(shù)據(jù)插補(bǔ)結(jié)果

采用7種風(fēng)速插補(bǔ)方法將測風(fēng)塔六個(gè)月的數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長為一年的結(jié)果與實(shí)測值進(jìn)行比較,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表5,插補(bǔ)后逐月風(fēng)速統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖4。

從插補(bǔ)延長后的年平均風(fēng)速偏差及檢驗(yàn)結(jié)果看,總體最小二乘法(TLS)和風(fēng)速分類法(ss)可以得到與實(shí)測值最為接近的風(fēng)速值,各方法年平均風(fēng)速的偏差在0.01~0.48m/s之間,差距較大。對于相關(guān)性較好的測風(fēng)塔,線性最小二乘法(LLS)與風(fēng)速分類法(ss)插補(bǔ)結(jié)果較為準(zhǔn)確:對于相關(guān)性較差的測風(fēng)塔,總體最小二乘法(TLS)插補(bǔ)結(jié)果較為準(zhǔn)確。偏差值較大的方法為垂直切片法(VS)。從插補(bǔ)延長后的均方根誤差來看,風(fēng)速分類法(ss)的誤差值在幾種方法中均為最小。同時(shí)可以得到測風(fēng)塔實(shí)測數(shù)據(jù)與再分析數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)越高,插補(bǔ)延長后的逐月風(fēng)速與實(shí)際風(fēng)速年際變化越接近。

三、九個(gè)月數(shù)據(jù)插補(bǔ)結(jié)果

采用7種風(fēng)速插補(bǔ)方法將測風(fēng)塔九個(gè)月的數(shù)據(jù)插補(bǔ)延長為一年的結(jié)果與實(shí)測值進(jìn)行比較,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表6,插補(bǔ)后逐月風(fēng)速統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖7。

從插補(bǔ)延長后的年平均風(fēng)速偏差及檢驗(yàn)結(jié)果看,風(fēng)速分類法(ss)可以得到與實(shí)測值最為接近的風(fēng)速值,各方法年平均風(fēng)速的偏差在0.02~0.32m/s之間,差距較大,但與三個(gè)月及六個(gè)月數(shù)據(jù)相比,各方法的年平均風(fēng)速誤差逐漸縮小。偏差值較大的方法為垂直切片法(VS)。從插補(bǔ)延長后的均方根誤差來看,對于相關(guān)性較好的測風(fēng)塔,威布爾分布法(WT)和風(fēng)速分類法(ss)插補(bǔ)結(jié)果較為準(zhǔn)確:對于相關(guān)性較差的測風(fēng)塔,威布爾分布法(WT)插補(bǔ)結(jié)果較為準(zhǔn)確。同時(shí)通過分析得到測風(fēng)塔實(shí)測數(shù)據(jù)與再分析數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)越高,插補(bǔ)延長后的逐月風(fēng)速與實(shí)際風(fēng)速年際變化越接近。

結(jié)論

本文利用4座位于不同區(qū)域、不同地形條件下的測風(fēng)塔完整一年實(shí)測數(shù)據(jù),基于再分析數(shù)據(jù)對7種風(fēng)速插補(bǔ)延長方法(線性最小二乘法、矩陣時(shí)間序列法、總體最小二乘法、風(fēng)速分類法、平方差比法、垂直切片法、威布爾分布擬合法)進(jìn)行研究,得到以下結(jié)論:

(1)在不同的地形條件下,再分析數(shù)據(jù)與測風(fēng)數(shù)據(jù)的相關(guān)性越好,插補(bǔ)延長得到的風(fēng)速偏差越小,插補(bǔ)結(jié)果越準(zhǔn)確。

(2)對于測風(fēng)塔三個(gè)月樣本數(shù)據(jù),各方法均不能得到較準(zhǔn)確的插補(bǔ)延長結(jié)果;對于測風(fēng)塔六個(gè)月樣本數(shù)據(jù),在與再分析數(shù)據(jù)相關(guān)性一般的情況下,總體最小二乘法(TLS)能夠得到相對準(zhǔn)確的插補(bǔ)延長結(jié)果,相關(guān)性較好的情況下,線性最小二乘法(LLS)和風(fēng)速分類法(ss)能夠得到相對準(zhǔn)確的插補(bǔ)延長結(jié)果;對于測風(fēng)塔九個(gè)月樣本數(shù)據(jù),威布爾分布法(WF)和風(fēng)速分類法(ss)能夠得到相對準(zhǔn)確的插補(bǔ)延長結(jié)果。而垂直切片法(VS)不論數(shù)據(jù)樣本長短,插補(bǔ)延長得到的結(jié)果均與實(shí)際結(jié)果偏差較大。

(3)測風(fēng)數(shù)據(jù)實(shí)測時(shí)間越長,插補(bǔ)延長得到的風(fēng)速結(jié)果偏差越小。

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