风速时程AR模型及其快速实现
基于AIC准则的脉动风速时程模拟
基于AIC准则的脉动风速时程模拟
姜浩;童申家;李纲;张磊
【期刊名称】《交通科技与经济》
【年(卷),期】2008(010)003
【摘要】阐述脉动风速时程模拟的方法和AIC准则.采用线性滤波器中的AR模型,结合AIC准则进行模型阶数选择,用MATLAB编程模拟脉动风速时程,并与目标功率谱进行比较,模拟效果较好,可以满足工程精度的要求.
【总页数】2页(P10-11)
【作者】姜浩;童申家;李纲;张磊
【作者单位】西安建筑科技大学,土木工程学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,土木工程学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,土木工程学院,陕西,西安,710055;大庆高新城建投资开发有限公司,黑龙江,大庆,163316
【正文语种】中文
【中图分类】U442.5+5
【相关文献】
1.基于AR模型的空间脉动风速时程模拟方法研究 [J], 赵海霞
2.基于AR模型的脉动风速时程模拟 [J], 高洪波;宋东升;黄宇立
3.基于ARMA模型和时空Kriging插值联合模拟大跨结构的脉动风速时程 [J], 周彬彬;蔡建国;冯健
4.基于AR模型的大跨悬索桥脉动风速时程模拟 [J], 白泉;徐樊;杨少波
5.基于线性滤波法的超高层建筑脉动风速时程模拟 [J], 常乐;郭小飞
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高层建筑结构脉动风荷载时程的生成方法
ｓ “ （ ） ＝ ４ ：
（ ４ ）
其中， ｓ （ ｚ ， ｎ ） 为脉动风速功率谱 ， ｍ ／ ｓ ； ｎ为脉动风频率 ， Ｈ ｚ ；
６ 扔２ ０ ， ｋ 为地面粗糙度系数， 。 。 为标准高低为 １ ０ ｍ处的平均
， 为 高度 处的平 均风 速 ， 工 （ ）：１ ０ ０ （ ￣ ／
ｊ
风作用下结构舒适度分析 。 风速观测记 录表 明风速可看作 为由两部分组 成 ： 一 部分 是长
风速 ， ｍ ／ 。 ：
ｏ ） ， 为纵 向湍流积分尺度 。 周期成分 ， 其周期一般在 １ ０ ｍｉ ｎ以上 ； 另一部分是 短周 期部分 ， 是 ３ 对 于超 高层 建 筑 结 构 ， 可 只考 虑 竖 直 方 向 的相 关 性 ， 采用 在长周期风速基础上 的波动 ， 其周期常 常只有几秒 至几 十秒。 由
０年一遇的平均风速剖面如图 １所示。 结构所在场地 的基本风压为 ０ ． ７ ５ ｋ Ｎ ／ ｍ ， 风压值高且为 台风 海 口塔场地 ｌ
许 多风工程专家对水平阵风功率谱 进行 了研 究 ， 得 到不 同形 频发地 区 ， 因此结构 的风振特性和舒适度成 为影响结 构方案 的重 式 的风速谱 表达式 ， 常用 的有加 拿大 Ａ ． Ｇ ． Ｄ ａ ｖ ｅ ｎ ｐ ｏ ｒ ｔ 谱、 美国 ｓ ｉ － 要 因素 。风振分 析可采 用频域 和时域 两种 方法 。频 域法 因 为需 ｉ ｕ 谱、 Ｅ ｔ 本Ｈ ｉ ｎ ｏ 谱、 Ｋ ａ ｉ ｍ ａ ｌ 谱、 英国Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 谱和 Ｋ ａ ｒ ｍ ａ ｎ 谱 。其 要满足叠加原理 ， 所 以只能 进行线 性分析 ， 且 不能 给出相 关 函数 ｍ Ａ ． Ｇ． Ｄ ａ ｖ ｅ ｎ ｐ ｏ ｒ ｔ 谱 和英 国 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 谱不 随高度发 生变化 ， 实 际是 和 瞬态 响应 ， 不 能精 确 反映 结构 在实 际 风荷 载作 用下 的真实 响 中 ， １ ０ ｍ高度处 的脉动风速谱 ； 美国 Ｓ ｉ ｍｉ ｕ谱 、 日本 Ｈ ｉ ｎ ｏ谱 、 Ｋ ａ ｉ ｍ ａ ｌ 谱 应 … 。时域分析 则不 会有 这些 问题 ， 因此 对风 荷 载进 行 时程 模 ａ ｒ ｍａ ｎ 谱则 考虑 了近地 表层中湍流积分尺 度随高度 发生 的变 拟， 在时域 内进行分析。超高层结 构一般会 同时发生顺 风 向和横 和 Ｋ ７ ＿ 。Ｋ ａ ｒ ｍ ａ ｎ谱见式 （ ４ ） 。 风 向风振 。而横风 向风荷载 的功率谱 、 相干 函数等数学 基本 理论 化 ｜ 和模型 ， 对于复杂体型结构 ， 还不成熟 ， 因此无 法进行具 有实 际工 程意义 的横 向风 荷载 时程模 拟 ， 其 一般 由风洞试 验确 定 ； 另一 方 面， 在 低 速脉 动 风作 用 下 ， 结构 的横 风 向风 振远 小 于顺 风 向风
基于AR模型的输电塔结构风荷载模拟技术
基于AR模型的输电塔结构风荷载模拟技术
祝贺
【期刊名称】《吉林电力》
【年(卷),期】2006(34)2
【摘要】鉴于近年来强风对输电铁塔的破坏情况,采用时间序列分析中的AR模型方法来求取铁塔上脉动风的随机过程,研究了脉动风速和脉动风压的概率统计方法,找出了适合输电铁塔的自回归模型的阶数.实现了考虑空间相关性影响的输电铁塔水平脉动风压时程模拟,计算快速准确.同时给出了工程应用实例,结果合理.
【总页数】4页(P20-23)
【作者】祝贺
【作者单位】东北电力大学,吉林,吉林,132012
【正文语种】中文
【中图分类】TM753
【相关文献】
1.输电塔塔头平均风荷载的CFD模拟 [J], 谢华平;张回
2.钢管输电塔平均风荷载数值模拟 [J], 谢华平;何敏娟
3.输电塔平均风荷载数值模拟研究 [J], 郑远海
4.输电塔脉动风荷载功率谱模型及时程模拟 [J], 谢华平;张回;陈俊;尹志明
5.基于AR模型方法的多维脉动风荷载时程的模拟 [J], 王建平
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风电场多时间尺度组合的风速预测方法研究
风电场多时间尺度组合的风速预测方法研究一、引言风能作为一种清洁、可再生的能源，正逐渐成为人们广泛关注的焦点。
因此，风能的有效利用对于实现能源可持续发展具有重要意义。
然而，由于风能具有高度不确定性和时空变化性，预测风速成为风电场运营和管理过程中的关键问题。
本文旨在研究风电场多时间尺度组合的风速预测方法，通过多尺度的融合，提高风速预测的准确性和可靠性。
二、时间尺度组合方法概述时间尺度组合方法通过综合利用多个时间尺度的风速数据，获得更准确的预测结果。
它可以分为基于统计学的方法和基于机器学习的方法。
2.1 基于统计学的方法基于统计学的方法主要利用时间序列分析和回归分析来对风速进行建模和预测。
常用的方法包括自回归移动平均（ARMA）模型、自回归条件异方差（ARCH）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型等。
这些模型能够捕捉到时间序列数据中的相关性和方差性，并利用历史数据对未来的风速进行预测。
2.2 基于机器学习的方法基于机器学习的方法通过训练模型来预测未来的风速。
常用的算法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等。
这些方法通过对历史数据进行学习，建立模型来预测未知数据。
与统计学方法相比，机器学习方法在利用非线性关系和处理大量数据方面具有优势。
三、多时间尺度组合方法研究在实际应用中，单一时间尺度的预测方法往往无法满足要求，因此需要将多个时间尺度的预测结果进行组合。
这种组合方法可以分为两种：基于加权平均的方法和基于组合模型的方法。
3.1 基于加权平均的方法基于加权平均的方法通过对不同时间尺度的预测结果进行加权平均来得到最终的预测结果。
通常，较短时间尺度的预测结果具有更高的权重，因为短期内的风速变化对于风电场运营和管理更为重要。
而较长时间尺度的预测结果则用于修正和调整短期预测结果。
这种方法简单直观，但需要确定权重的选择方法。
3.2 基于组合模型的方法基于组合模型的方法将不同时间尺度的预测模型进行集成，得到更准确和可靠的预测结果。
风速威布尔分布和ARMA预测模型matlab程序
风速威布尔分布和ARMA预测模型matlab程序clcclear%%1. 计算风速的威布尔分布%的数据处理loaddata;mu=平均（速度）；%原始数据的统计参数sigma=sqrt（VaR（速度））；%计算威布尔分布参数parmhat=wblfit(speed);k=parmhat(2);c=parmhat(1);%k=（西格玛/亩）^-1.086；%c=μ/伽马（1+1/k）；%威布尔分布拟合[y，x]=hist（速度，ceil（最大（速度）/0.5））；%X是间隔中心的数量，组距离为-1.5prob1=y/8760/0.5;%计算原始数据概率密度，频数除以数据种数，除以组距prob2=(k/c)*(x/c).^(k-1).*exp(-(x/c).^k);%威布尔分布图（1）title('weibull分布拟合图');杆（x，prob1，1）保持plot(x,prob2,'r')图例（“历史数据”、“威布尔拟合结果”）%图例（“威布尔拟合结果”）延迟save('result_weibull.mat')%%2. ARMA模型预测风速数据y=speed(1:300);数据=y；%总共300个数据sourcedata=data(1:250,1);%前250个训练集step=50;%后50个测试tempdata=sourcedata;tempdata=detrend（tempdata）；%趋势线trenddata=sourcedata-tempdata;%趋势函数%--------差分，平稳化时间序列---------h=adftest(tempdata);difftime=0;savediffdata=[]；而~hsavediffdata=[savediffdata,tempdata(1,1)];tempdata=diff（tempdata）；%差异，平滑时间序列difftime=difftime+1；%时差h=adftest(tempdata);-f检验，判断时间序列是否平稳化end%---------型号订单确定或标识---------u=iddata（tempdata）；测试=[]；forp=1:5%自回归对应pacf,给定滞后长度上限p和q，一般取为t/10、ln(t)或t^(1/2),这里取t/10=12对于Q=1:5%移动平均值，相应的ACFM=ARMAX（U，[PQ]）；aic=aic(m);%armax(p,q),计算aictest=[test;pqaic];endend叉子=1：尺寸（测试，1）iftest(k,3)==min(test(:,3))%选择aic值最小的模型p_test=test(k,1);q_test=test(k,2);break;endend%------一阶预测-----------------tempdata=[tempdata;zeros(step,1)];n=iddata(tempdata);%m=armax（u（1:ls），[p_testq_test]）；%ARMAX（P，q），[P_testq_test]对应于最小的AIC值，并自动回归到移动平均模型m=armax(u,[p_testq_test]);%-------------------------------------------p1=预测（m，n，1）；prer=p1。
基于EEMD与AR建模的风电场风速预测
基于EEMD与AR建模的风电场风速预测何群;赵文爽;江国乾;谢平【摘要】针对风速时间序列的非平稳性与非线性，提出一种基于集合经验模式分解（ EEMD）与AR建模分析的风电场风速集成预测方法。
首先运用EEMD对风速序列进行预处理，将其分解为一系列相对平稳的固有模态分量（ IMF），突出原始风速序列的局部特征信息；然后利用AR建模对各分量进行预测分析，降低建模难度与预测成本；最后，将各分量的预测结果利用最小二乘法求得权值后进行集成得到风速序列的预测结果。
风电场实测数据验证表明，相比单一的AR建模预测和基于EMD的AR集成预测，该方法有效地提高了预测的精度。
%Aiming at the non-stationary and nonlinear of wind speed sequences ,an integrated method based on EEMD and AR modeling is proposed. The wind speed time series are firstly pretreated by EEMD and decomposed into a series of relatively smooth IMF components, highlighting the local characteristics of the original sequences. Then each IMF component is modeled and forecasted using AR modeling,thus reducing the difficulty of modeling and forecast costs. Eventually,the prediction results of each component are taken for integration by the least square method to get the right values. A set of wind speed data from some wind farm are verified and the results show that compared with the single AR modeling prediction and forecast based on EMD and AR integration,the proposed method can effectively improve the prediction accuracy.【期刊名称】《计量学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P181-186)【关键词】计量学;风速;集成预测;EEMD;时间序列建模;最小二乘法【作者】何群;赵文爽;江国乾;谢平【作者单位】燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TB971在石油化工能源日益枯竭的今天，风能作为一种清洁的可再生能源，受到了越来越广泛地关注，接入电网的风电容量也在不断增加。
基于AR线性滤波法脉动风模拟
基于AR线性滤波法脉动风模拟随着我国大跨度桥梁的出现，风荷载必然是其主要考虑对象。
风荷载分为平均风和脉动风，然而在研究分析桥梁一系列的震动问题上，脉动风又起主要控制作用。
有些桥址因气象资料不足，给分析研究带来了很多困难，以重庆朝天门长江大桥桥面为研究对象采用线性滤波法模拟脉动风。
标签：风场特性；大跨度桥梁；脉动风模拟1、引言我国多数地区以山地为主的国家，尤其是在西南片区。
中国拥有960万平方公里的国土面积，其中有近65%的山地。
我们要想在这种山地形修建公路，必然得修建桥梁。
要想研究向引起对桥梁的风致震动，必须研究清楚该桥址的风场特性。
我国中西部地区尤其是西南地区的大跨度桥梁通常位于高山峡谷的山区地带，然而这些地区通常缺乏历史气象记录，除此之外山区峡谷的阵风强烈，风速变化较为频繁，湍流强度较大，非平稳特性较为突出，桥址区风速场空间分布不但具有三维特征还很复杂，同跨海和跨江大桥桥址区的风场特性相比有着明显差异。
如果采用基于相关规范和规定的风特性进行分析，而不考慮桥址区地形的具体特征，将导致相当大的误差，甚至使计算结果发生质的变化。
由于风在山区峡谷地形条件下较为复杂，不同环境条件下桥址区的风场特性相差较大，没有类似风场可借鉴。
目前业界相关研究对复杂地形地貌区强风分布还少之又少，而风参数的不确定性是影响桥梁结构抗风研究精度最重要的因素[1]。
重庆朝天门长江大桥连接重庆三大中央商务区：弹子石、江北城、解放碑，大桥位于溉澜溪青草坪。
该桥为钢桁架拱桥形式，其主跨达552m，具有世界第一钢拱桥的称号。
大桥西接江北区五里店立交，东接南岸区渝黔高速公路黄桷湾立交，全长1741米，是主城一条东西向快速干道。
其重庆朝天门长江大桥周围环境如图1所示，由重庆交通科研设计院提供的主桁立面结构图，假设水面距桥墩顶面为20m，则主梁的离地高度为60米。
2、AR线性滤波法谐波合成法，主要是基于三角级数求和，以散谱逼近目标随机过程的随机模拟，其最大不足就是在运算时准备就绪比较低，对时间相关性的模拟是没有考虑在其中的，并且我们在进行模拟时每个频率都要做大量的运算[2]。
大跨越输电塔线体系风振响应及风振系数分析
山西建筑SHANXI ARCHITECTURE第47卷第6期・34・2 2 2 1年3月Vai. 27 Na. 5Mar. 2028文章编号:1969-7825 (2021) 66C634C5大跨越输电塔线体系风振响应及风振系数分析原迁张德凯（同济大学建筑工程系，上海200095 ）摘要:输电塔是高柔度的风敏感结构，大跨越输电塔线体系由于塔线耦合作用，动力特性和风振响应变得复杂。
以智力 CHACAO 大跨越工程为例，在Ansys 中建立塔线体系有限元模型，从结构的动力特性和风振响应几个方面对单塔及塔线体系进行风振分析;根据时程分析结果对风振系数进行计算并和规范结果对比，发现按照建筑荷载规范结果不准确也不安全，架空输电线 路荷载规范由于考虑了横担处的质量突变等因素，总体来说更符合实际也更偏于安全。
关键词：大跨越，塔线体系，风振响应，动力分析，风振系数中图分类号:TU315 文献标识码:A0引言输电线路起着运送和分配电能的作用,是经济社会发展重要的生命线工程。
在我国，风灾所引起倒塔的事故一直相当严重，例如2013年8月4日18:30左右，西北某地区 遭遇大暴雨、强雷电和瞬时最大风速34.2血s （10 m 基准 高度）的大风，导致某330 kV 输电线路35号~40号连续档、46号共7基铁塔倒塌,41号铁塔倾斜，涉及两个耐张 段1 ］。
大跨越输电塔体系作为风敏感的复杂空间耦联体 系,高度高而且有较高柔度,对于“干”字形铁塔，横担长度大，塔头质量更为集中,其在风荷载下的风振响应分析很有 必要1 ］。
对大跨越输电塔结构的动力特性及其随机风荷载 作用下风振响应研究也一直是高耸结构研究和设计的一个 重要方面。
在计算风振系数方面，DLT 5154—2219架空输电线 路杆塔结构设计技术规定1 ］，《大跨越设计技术规定》［］,GB 50137—2216高耸结构设计标准1 ］等业内规范均和GB50006—2012建筑结构荷载规范1 ］的计算方法类似，但实际上规范提供的方法只适用于体型和质量沿高度均匀分布 的高层建筑和高耸建筑，对于输电塔质量和外形有突变的 局部位置并不完全适用，输电塔结构沿高度方向布置有数个横担结构,横担宽度较塔身宽度大得多,质量和挡风面积 在横担处突变，其风振系数取值必然与从上至下宽度和质量均匀变化的高耸结构和高层结构有很大区别。