风场模型
风速的数字模型。
在风力发电模拟系统中，风场模拟是一个关键环节，虽然通常认为风场符合Weibull 分布(三参数)，但它并不能很好的反映实际风场;后来提出了四参数混合模型,该模型弥补Weibull 分布的缺点，但其参数的估计计算相当繁琐；针对实验室模拟风场，提出了一种计算简便的风速数学模型，该模型将自然风速分为基本风速、阵风、缓慢变化风速和噪声风速4部分组成。
1、基于Weibull 双参数分布的模拟风场的算法根据实验测出的风速数据，经过假设检验，得出风速r 符合Weibull 双参数分布，其概率密度为k C v k e Cv C k v f )(1)()(--= 其中，k 为形状参数，是一个无因次量;C 为尺度参数，其量纲与速度相同。
与上式等价的风速的分布函数为 k C v e dv v f v F )(01)()(-∞+-==⎰2、风速数学模型 为了较精确地描述风能的随机性和间歇性的特点，风速变化的时空模型原则上通常用以下4 种成分来模拟: 基本风速wb V 、阵风wg V 、缓慢变化风速wr V 和噪声风速wn V2.1 基本风速它在风力机正常运行过程中一直存在，基本上反映了风电场平均风速的变化，风力发电机向系统输送的额定功率的大小也主要由基本风来决 定。
可将风电场测风所得的Weibull 分布参数近似确定，即)11(kR V wb +Γ⨯=一般认为基本风速不随时间变化，因而可以取常数。
b wb K V =2.2 阵 风为描述风速突然变化的特性，可用阵风来模拟，在该时间段内风速具有余弦特性，在电力系统动态稳定分析中，特别是在分析风力发电系对电网电压波动的影响时，通常用它来考核在较大风速变化情况下的动态特性（电压波动特性）。
⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=+<<⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--gg g g g V T T t T T T t G wg 111max 0 2cos 12π其他其中，ma x G 为阵风峰值；g T 为阵风周期；g T 1为阵风开始时间；t 为时间。
气象学中的风力的测量和分析方法
气象学中的风力的测量和分析方法在气象学中，风力的测量和分析是非常重要的，因为风是大气运动的基本要素之一，对天气的形成与变化有着重要的影响。
为了准确地预测天气变化，科学家们提出了一系列的风力测量和分析方法。
本文将介绍一些常见的方法，以及它们的优缺点。
一、风速的测量方法1. 风力计测量法风力计是一种专门用于测量风速的仪器。
它通常包括一个风车，根据风车的旋转速度可以判断风的强弱。
这种方法测量简便，且精度相对较高，适用于风速较小的情况。
然而，当遇到风速较大的情况时，风力计的结构可能无法承受风力，从而导致测量结果不准确。
2. 流体动力学模拟法流体动力学模拟法通过建立数学模型，仿真风场的运动。
这种方法可以模拟不同地点、不同高度的风速分布情况，可以提供详细的风速数据。
然而，由于模拟过程复杂，需要大量的计算资源和较高的专业知识，所以在实际应用中较为局限。
二、风向的测量方法1. 风向标测量法风向标是一种常见的风向测量仪器，它通常由一个旗帜或者箭头构成，指示风的吹向。
这种方法操作简单，价格低廉，适用于简单的风向测量需求。
然而，风向标只能提供风的大致方向，无法提供具体的风向角度。
2. 疏散分析法疏散分析法通过观测某种气味物质在风中传播的方式，来推测风的方向。
这种方法在空气污染控制等领域得到广泛应用。
然而，它对特殊气味物质的要求较高，并且只能提供风的平均方向，不适用于瞬时风向的测量。
三、风力的分析方法1. 风速频率分析法风速频率分析法是通过统计不同风速区间内风向的出现次数，来推测风力的概率分布。
这种方法适用于对大量风速数据进行分析，并可以确定不同风力等级的出现频率。
然而，它只能提供风力的统计特征，无法直接反映具体的风力值。
2. 风场模式分析法风场模式分析法通过观测和分析某一特定时期内的风场分布情况，来推测风力的变化规律。
这种方法可以提供风场的时空分布特征，对于气象灾害的预测和防御具有重要意义。
然而，由于气象系统的复杂性，风场模式分析法需要大量的观测数据和精细的计算模型支持。
基于神经网络的自然风场预报模型研究
基于神经网络的自然风场预报模型研究自然风场预报是气象学领域中的重要分支之一，其主要目的是预测未来某一时间点内大气中的自然风场情况。
然而，由于自然风场的预报常常受到多种因素的影响，例如天气的变化、地形的不同、海拔高度的差异、雷达数据的误差等等，因此在实际应用中，传统的风场预报方法往往难以应对这些复杂而多变的状况。
因此，基于神经网络的自然风场预报模型应运而生，并逐渐成为了该领域的研究热点。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种信息处理模型，它的结构和功能都与生物神经系统类似，是由大量的基本单元（神经元）之间相互联接而组成的复杂网络系统。
在神经网络中，神经元之间的连接强度（称为权重）可以不断调整，以达到学习的目的。
当一个神经元的输入信号超过一个阈值时，就会产生输出，从而对下一层神经元的状态产生影响。
二、基于神经网络的自然风场预报模型研究基于神经网络的自然风场预报模型通常包括以下几个关键步骤：1. 数据预处理：将原始数据进行预处理，包括数据采样、数据清洗、数据标准化等操作，以提高预测模型的准确性。
2. 模型建立：构建神经网络模型，包括神经元的数量、层数、激活函数的选择等。
3. 训练模型：采用反向传播算法，根据训练数据集中的历史风场数据进行模型的训练，并不断更新模型的权重。
4. 验证模型：利用测试数据集对模型进行验证，评估预测结果与真实数据的符合程度。
5. 应用模型：通过实时监测气象数据，引入神经网络模型进行风场预报，以及实时调整模型的参数，以达到最优预测效果。
三、神经网络的优点与不足基于神经网络的自然风场预报模型具有以下几个优点：1. 基于经验的学习：神经网络可以通过对历史数据的学习，自动得出实际风场与气象条件之间的联系，从而提高了预测的精度和准确性。
2. 适应性强：神经网络具有较高的适应性，可以对不同气象条件下的风场变化做到有效预测，减小预测误差。
3. 小样本预测能力优秀：随着气象数据采集技术与计算机运算能力的不断提高，神经网络可以处理更少的样本数据，同时还能够快速适应新的气象环境。
大气风场的统计分析和预测模型构建
大气风场的统计分析和预测模型构建近年来，随着气候变化对人类社会的影响日益凸显，大气风场的统计分析和预测模型构建成为广大气象学者关注的热点。
大气风场是大气环流的核心要素，对于气象灾害的预警、风力发电的规划以及环境污染的控制都有着重要意义。
本文将探讨大气风场的统计分析方法以及预测模型的构建过程。
首先，大气风场的统计分析是对风向、风速等参数进行量化和描述的过程。
通过收集大量的观测数据，包括地面气象站点观测数据和遥感观测数据等，可以进行统计分析得到风向和风速的频率分布、平均值、变化范围等参数。
常用的统计方法包括频率分析、统计回归分析和时间序列分析等。
例如，通过对历史观测数据进行频率分析，可以确定某一特定风向风速的概率分布，从而为风电场的规划和设计提供依据。
其次，预测模型的构建是为了根据历史观测数据和其它相关因素来预测未来的大气风场情况。
常用的预测模型包括基于统计方法的回归模型和基于物理原理的数值模型。
回归模型的基本思路是通过分析历史观测数据和其他影响因素之间的关系，建立起一个数学模型，再利用这个模型来进行未来大气风场的预测。
物理模型则是根据大气流动的基本方程和边界条件，通过数值计算得到大气风场的解。
这种模型需要考虑大气的复杂流动过程和多个参数的相互作用，计算量大且较为复杂，但预测精度相对较高。
然而，大气风场的统计分析和预测模型构建过程中存在一定的挑战和困难。
首先，由于大气环流的非线性特性和多尺度相互作用的复杂性，统计分析和预测模型的构建往往需要考虑多个因素和参数。
其次，观测数据的质量和时空分辨率对模型的预测精度有很大影响。
由于观测站点分布不均匀和传感器的限制，有时很难获取到高质量的观测数据。
此外，在一些极端气象事件的预测上，模型的不确定性和误差也是一个重要问题。
为了解决这些问题，研究人员不断努力提高大气风场的统计分析和预测模型构建的精度和可靠性。
在数据质量方面，通过提高传感器的技术水平和改进数据处理算法，可以减少观测数据的误差和不确定性。
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结构健康监测 经向风异常 空中碰撞 相间阻力 相干性 相关性 物理模型试验 热带气旋 湍流扩散 湍流度 湍流 混合拉格朗日-欧拉法 涡度-散度 海面风场 海洋工程 海冰动力学 浓度场 测压试验 流场分布 流体体积分数 波高 波浪变形 沙粒跃移 沙漠公路 沙波纹 水质模型 气动特性 气候异常 模拟研究 梅梁湾 桥梁工程 桥梁 格构式输电塔 树 极值风速 最大熵法 暴雨 时空变化 时程分析 时域法 无线传感网络 新技术 数值方法 敏感性模拟 摇曳 拜格诺结 抖振分析 房屋群体 悬臂施工阶段 悬索桥 悬浮泥沙 微环境流动 径向风 强热带风暴
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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科研热词 风洞试验 数值模拟 风场 飞行仿真 风压分布 非线性振动 静力稳定度 运动方程 输电塔线体系 表面风压 潜热加热 时程分析 抖振响应 大跨屋盖 大型飞机 四坡屋面 台风 体型系数 黄河入海泥沙 高频动态测力天平 高层建筑 风道网络 风速 风载分布 风荷载 风致脉动扭矩 风致破坏 风致响应 风能输入功率 风生流 风环境 风洞实验 风振系数 风振响应 风场特性 风场模拟 风压特性 风压测量 风力系数 风力发电机组 风切变 鞍型屋盖 非线性最小二乘法 非对称风场 非对称bogus台风 随机模型 降雨强度分布 阵风因子 锋前暖区 配平 输电线 输电塔
基于FLUENT的下击暴流风场建模
３ 计算模型
３ １ 几何 模 型 ．
本文针对单体微下 击暴 流 ， 用三 维长方 体 的几 何模 采 型， 由于在喷嘴高度大于地面分离产生的环 涡尺寸且计算
１ ４Ｄ
图 ２ 单 下 击暴 流 的计 算 域 及 边 界条 件
图 ３ 倾 斜 单 下 击 暴 流 的计 算域
体 ， 文设计 了一种 模型来 研究 两个微 下击暴 流 间的相互 本
作用 。
并沿地表传播 的具有 突发性和破坏 性的一种 强风 ， 对植 被 、 建筑物 、 车辆等都会造成严重毁坏ｌ 。根据下击暴流 的作用 】 ］
范 围 ， 水 平距 离小 于 ４ｍ 的 称 为 微 下 击 暴 流 ， 微 下 击 暴 将 ｋ 由 流 引起 的 低 空风 切 变 对 飞机 的安 全 飞 行 也 构 成 极 大 威 胁 ， 尤 其 在 起 飞 着陆 阶段 ， 短 时 间 内风 速 风 向 急 剧 变 化 使 飞 机 失 其
用基 于压力 的求解 器 ， 湍流模型采用 基于求解雷 诺时 均方
程 （ ＮＳ 中 的 ＲＮ ｋ 模 型 ， 于 Ｒ Ｇｋ ￡ 型 基 于 ＲＡ ） Ｇ 一￡ 由 Ｎ 一 模 Ｂ ｕｓ ｅｑ涡 粘 假 定 ， 湍 动 能 ｋ和 耗 散 率 ｓ构 造 湍 动 粘 ｏ ｓｉ ｓ ｎ 由
格进行局部加密 ， 为使计算精度满足要求 ， 本文混合使 用 了 梯度 自适应和等值 自适应 。
２ 下 击 暴 流 的基 本 特 征
目前 ， 际上 已经 完 成 了 四次 大 型 下 击 暴 流 实 测 研 究 国 项 目Ｌ Ｈｊｌ ｅｔ 结 了 Ｊ ， ｅ ｌ总 ｍｆ ＡｗＳ 的 研 究 成 果 ［ ， 出 了 一 给 个 典 型 的下 击 暴 流 风 速 剖 面 图 ， 图 １所示 。 如
风能资源评估模型及风电场投资决策
风能资源评估模型及风电场投资决策随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，可再生能源成为了全球发展的热点话题之一。
而在众多的可再生能源中，风能作为一种清洁、可再生且广泛分布的能源形式，受到了广泛关注。
然而，要进行风能资源评估并做出风电场的投资决策并非易事，本文将探讨风能资源评估模型及风电场投资决策的相关内容。
一、风能资源评估模型风能资源的评估是风电场建设前的重要工作，其准确性对于风电场的日后运营和发展具有重要影响。
以下是常见的风能资源评估模型：1. WAsP模型（Wind Atlas Analysis and Application Program）WAsP是一种广泛应用的风能资源评估软件，通过测量站点的风速和方向数据，结合地形和气象数据，可以预测特定地点的风能潜力。
WAsP模型根据独特的地理、气象和风能数据生成风能图，并可以为风电场选址和风机布局提供重要参考信息。
2. CFD模型（Computational Fluid Dynamics）CFD模型利用计算机模拟的方法对风场进行精确建模，通过求解流体力学方程来预测特定地点的风场变化。
CFD模型可以考虑复杂地形和建筑物对风场的影响，提高了风能资源评估的准确性。
然而，CFD模型需要大量计算资源和专业知识，因此在实际应用中较为局限。
3. 统计学模型统计学模型通过对历史风速数据进行统计分析，并建立概率分布函数，来评估风能资源的长期变化趋势。
常见的统计学模型包括Weibull分布模型和Rayleigh分布模型。
统计学模型可以较为简便地评估风能资源，但其准确性受到历史数据的限制。
二、风电场投资决策风电场的投资决策是在风能资源评估的基础上进行的，需要考虑以下几个方面：1. 风能资源评估结果风能资源评估结果是风电场投资决策的关键参考指标。
评估结果包括平均风速、风能密度、风功率密度等。
投资方通常会参考风能资源评估结果来评估风电场的经济潜力和长期可持续性。
2. 投资成本投资成本包括风机设备采购成本、电网接入费用、土地租赁费用等。
风电场运行状况的数学模型评估与分析
风电场运行状况的数学模型评估与分析摘要：根据一个模型风电场的观测数据，运用数学统计对风电场的资源进行评估并给出优化方案，使用风能资源评估的标准统计模型3D布置分布模型，利用Excel完成相关数据统计，用建立数据模型完成各评估指标计算。
关键词：风电场，模型，状况，运行，数据随着风电产业近年来的快速发展，对风电场的资源评估及优化需求迫在眉睫，风能作为一种清洁可再生能源，越来越受到世界各国的重视。
风力发电不仅降低成本，更改进了我国的能源结构。
由于篇幅限制，具体内容参看2016年全国大学生数学建模竞赛D题[1]结合本题附件中给出的具体要求及相关政策，建立模型，解决如下问题：问题一：附件1给出了该风电场一年内每隔15分钟的各风机安装处的平均风速和风电场日实际输出功率。
试利用这些数据对该风电场的风能资源及其利用情况进行评估；问题二：附件2、3、4给出了该风电场几个典型风机信息，试从风能资源与风机匹配角度判断新型号风机是否比现有风机更为适合；问题三：制定维修人员的排班方案与风机维护计划，使各组维修人员的工作任务相对均衡，且风电场具有较好的经济效益。
1 问题分析问题一处理，用Mathematica软件编程从附件1的12个文件中批量导入36032条数据，生成标准样式后再导出到Excel文件，并在Excel中完成相关数据统计，再用所建立数学模型完成各评估指标计算。
问题二处理：利用风机容量系数计算公式计算新旧各型号风机的容量系数，系数越大说明风机与风能资源匹配越好，得到新风机比旧风机更为适合。
问题3处理，用Excel按月汇总附件1中生成的数据，得到每月的平均风速，考虑到风能资源的季节性，应把维护工作更多安排在风能资源较差的9个月。
2 模型假设与符号说明模型假设（1）观测点数据能代表整个风电?龅姆缒茏试辞榭觯?（2）相邻两个时间点之间（15分钟）的风速变化忽略不计；（3）同一型号风机性能与运行情况一样；符号说明3 模型建立与求解3.1 问题一的模型建立及求解风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世界各国的重视。
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建立对称台风气压场模型。
台风周围的气压场由经典的藤田公式给出：
其中P0为气压中心气压，凡为气压外围气压，P∞是计算点至气压中心的距离，R0 是表征台风系统特征的参数，可根据最大风速半径调整。
梯度风速可由气压场通过梯度风关系得到，
其中为科氏参数，为地球自转角速度，为纬度。
为空气密
度。
台风移行产生的风场采用宫崎正卫公式，
和称分别为台风中心移动速度的正东分量和正北分量。
合成后的台风风场可被表示为
其中是计算点与台风中心连线与正东方向的夹角；是梯度风与海面风的夹
角；c1和c2是订正系数。
台风气旋中心附近的风场受台风系统控制，但是在离热带气旋中心比较远的
范围，风场同时受到台风系统和其他天气系统的作用，在更远的范围,风场基本
由其他天气系统控制，因此需要将台风风场和背景风场合成。
两
者的合成方法为：。