风向风速的联合概率结构建模_范文亮
极值风速风向的联合概率密度函数
Ｖ ｏ ｌ ． ５ １Ｎ ｏ ． ６ Ｊ ｕ ｎ． ２ ０ １ ７
： ／ Ｏ Ｉ １ ０． ３ ７ ８ ５ ． ｉ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ８ ７ ３ Ｘ． ２ ０ １ ７． ０ ６． ０ ０ １ Ｄ ９ － ｊ
极值风速风向的联合概率密度函数
楼文娟１，段志勇１，庄庆华２
（ ） 浙江 杭州 ３ 浙江 温州 ３ １．浙江大学 结构工程研究所 ， １ ０ ０ ５ ８； ２．温州瓯江口产业集聚区管理委员会 ， ２ ５ ０ ２ ６ 摘 要 ：基于最大熵原理 ， 构建极值风速风向的联合概率密度函数 ， 并与 Ｃ 以我国某地的 ｏ ｕ ｌ ａ函数建立相互关联 ． ｐ 使用非线性参 极值风数据为例 ， 建立极值风速的 Ｇ ｕ ｍ ｂ ｅ ｌ分布模型以及对应风向的二 阶 混 合 ｖ ｏ ｎ Ｍ ｉ ｓ ｅ ｓ分 布 模 型 ； 数优化算法确定极值风速风向的联合分布模型 ． 采用 该 模 型 计 算 各 风 向 角 下 不 同 重 现 期 的 基 本 风 速 值 ， 并与建筑 ） 结构荷载规范值 （ 进 行 对 比． 结 果 表 明， 联合分布模型能够有效表征实际风速风向的概率分布特 Ｇ Ｂ ５ ０ ０ ０ ９ ０ １ ２ ２ － 征． 分别采用 Ｓ 探究模型的有效性 ． ｅ ａ ｒ ｍ ａ ｎ 秩相关系数和线性 －角度变量相关系数对模型的相关性予以验证 ， ｐ 关键词 ：极值风速 ； 风向 ； 联合概率密度函数 ； 基本风速 ； 相关系数 ） 中图分类号 ： ＴＵ ９ １ ０ ３ １ ８ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ８ ７ ３ Ｘ（ ２ ０ １ ７ ０ ６ ０ ５ ７ ７ － － －
表2风向圆周分布和jpdf下二阶混合vonmises分布的拟合参数tab2fittedparametersofsecondordermixturevonmisesdistributionsforwindcircumferentialdirectionandjpdf函数1112222f07405063002634818270998g00313653400973030250804根据极值风速和风向的边缘分布模型基于最大熵理论建立联合概率分布jpdf其中g仍采0601浙江大学学报工学版第51卷图5风向圆周分布模型分布曲线与实测数据对比fig5distributioncomparisonofcircumferentialdistributionmodelsandmeasureddataforwinddirection用二阶vonmises函数拟合参数如表2所示联合分布如图6所示
大气工程中的风速风向预测与建模技术研究
大气工程中的风速风向预测与建模技术研究从古至今，人类一直对天气进行观测和研究，而风速和风向是其中至关重要的参数之一。
在大气工程中，准确地预测和建模风速和风向对于风电场、建筑物结构、城市规划等方面都具有重要意义。
本文将介绍大气工程中的风速风向预测与建模技术的研究进展。
一、传统观测方法的局限性在过去，人们主要依靠气象观测站点的数据来进行风速和风向的测量。
这种方式虽然经验丰富，但由于站点分布有限和地形复杂性等原因，无法提供全面而准确的数据。
为了弥补传统观测方法的不足，科学家们开始利用现代技术和数学模型来预测和建模风速和风向。
二、数值模拟方法的应用数值模拟方法是目前广泛应用的一种风速风向预测技术。
该方法基于数学模型和计算机仿真，可以通过对大气动力学方程的求解来预测风场的分布。
在建模过程中，需要使用到大量的气象观测数据作为模型的输入参数。
这些数据包括地形地貌、大气密度、温度、湿度等。
通过建立模型，可以预测风速和风向在不同地点和时间的分布情况。
然而，数值模拟方法也存在一些局限性。
首先，模型的准确性依赖于输入的观测数据质量和数量。
其次，模型过于复杂可能导致计算量过大，限制了实时性。
因此，科学家们一直在不断改进数值模拟方法的计算效率和精确度。
三、数据驱动方法的发展为了克服传统观测方法和数值模拟方法的局限性，近年来，数据驱动方法在风速风向预测中得到了广泛应用。
数据驱动方法利用大量实测数据和现代机器学习算法来模拟和预测风场。
这种方法能够更好地利用观测数据的信息，提高预测的准确性。
例如，基于数据驱动方法，科学家们可以利用气象观测数据和气象雷达数据来训练神经网络模型，以实现快速且准确的风速风向预测。
这种方法不依赖于复杂的数学模型，而是将数据直接映射到风场预测中，大大简化了计算的复杂度。
四、未来发展方向在未来，大气工程中的风速风向预测与建模技术将继续取得进一步的发展。
首先，随着观测设备和数据采集技术的不断进步，科学家们将能够收集更多更精确的气象观测数据，为模型提供更好的输入参数。
matlab风速概率拟合
Matlab风速概率拟合介绍风速概率拟合是一种用于研究风能资源的方法，它可以通过统计分析来预测未来风能的变化。
Matlab是一款强大的数值计算和科学编程软件，它在风速概率拟合方面有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用Matlab进行风速概率拟合，包括数据准备、概率分布拟合和结果分析等内容。
数据准备在进行风速概率拟合之前，我们首先需要准备相关的风速数据。
这些数据可以通过多种途径获得，例如气象站、风能观测塔等。
在本文中，我们将使用一个示例数据集来进行演示。
1.导入数据在Matlab中，可以使用xlsread函数来导入Excel数据。
首先，将风速数据保存为Excel文件，并确保文件路径正确。
[data, text, raw] = xlsread('wind_speed_data.xlsx');2.数据预处理在导入数据后，我们需要对其进行一些预处理。
例如，将缺失值替换为合适的值，去除异常值等。
processed_data = data;processed_data(isnan(processed_data)) = 0; % 将缺失值替换为0processed_data(processed_data < 0) = 0; % 去除负值3.统计分析在进行概率拟合之前，我们可以先对数据进行简单的统计分析，以了解数据的基本特征。
min_speed = min(processed_data);max_speed = max(processed_data);mean_speed = mean(processed_data);std_speed = std(processed_data);这些统计量将有助于我们对数据的分布进行初步判断。
概率分布拟合在进行风速概率拟合时，我们需要假设风速数据符合某种概率分布。
常见的概率分布包括正态分布、韦伯分布、广义极值分布等。
1.正态分布拟合正态分布是最常用的概率分布之一，它具有对称的钟形曲线。
基于大数据的大气工程风速模拟与预测方法研究
基于大数据的大气工程风速模拟与预测方法研究近年来，大数据技术的发展推动了各个领域的创新与进步。
在大气工程领域，利用大数据技术进行风速模拟与预测的研究成为了一项热门话题。
本文将探讨基于大数据的大气工程风速模拟与预测方法，并讨论其在实际应用中的潜力和局限。
大气工程风速模拟与预测是一项重要的技术，它对于风力发电、建筑设计等领域具有重要意义。
传统的风速模拟与预测方法主要依赖于数学模型和观测数据，但由于气象系统的复杂性和不确定性，这些方法往往难以准确地预测风速。
而大数据技术的出现为我们提供了全新的思路和方法。
基于大数据的风速模拟与预测方法主要利用了气象观测站和卫星观测等手段收集的大量数据。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以提取出与风速相关的特征，建立相关性模型。
与传统的模型相比，大数据模型更加精确和全面，能够更好地捕捉到风速的变化规律和空间分布。
在大数据模型中，常用的方法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。
其中，人工神经网络是一种模拟生物神经系统运行的数学模型，它可以通过学习大量的数据来建立输入和输出之间的映射关系。
支持向量机则是一种二分类模型，通过寻找最优分类超平面来实现分类任务。
决策树是一种通过划分特征空间来进行决策的算法，可以用于分类和回归问题。
这些方法都可以结合大数据进行风速模拟与预测，提高准确性和可靠性。
除了传统的数值模型，基于大数据的风速模拟与预测方法还可以结合机器学习的技术。
机器学习是一种通过训练数据来自动生成模型的方法，它可以通过大量的训练数据来学习风速的变化规律，从而实现准确的模拟与预测。
与传统的模型相比，机器学习的方法具有更高的自适应性和泛化能力，可以更好地适应复杂的气象系统和非线性问题。
在实际应用中，基于大数据的风速模拟与预测方法已经取得了一定的成果。
例如，在风力发电领域，利用大数据技术可以帮助优化风电场的布局和发电效率，提高经济效益。
在建筑设计中，大数据模型可以帮助评估建筑结构对风力的响应，为设计提供科学依据。
如何解析刻画风电场出力「MWFG模型」
如何解析刻画风电场出⼒「MWFG模型」风是⼀种⽮量，通常由风速和风向两组要素刻画，前者表⽰风⼒的作⽤强度，后者表⽰风⼒的作⽤⽅向。
在很多风能研究场景下，风向是⾮常重要的信息之⼀。
例如，应⽤Jensen模型、Lissaman模型等尾流效应模型计算风电机组尾流风速时，风速和风向均不可缺少。
论⽂《Wind farm layout optimization under uncertainty》中根据风向信息，解析刻画不同位置风电机组间尾流效应的交互影响。
『根据风向描述尾流效应』此外，风电机组在运⾏过程中需持续跟踪风向，使叶轮尽量迎向风向，最⼤化的转换风能。
论⽂《Performance optimization of a wind turbine column for different incomingwind turbulence》中根据实时变化的风向，不断调整各台风电机组的控制参数，达到优化功率输出的⽬的。
『根部实时风向调整风电机组』鉴于此，在刻画风电场出⼒的模型中，应充分计⼊风向的影响，但⼤多数风电场出⼒模型却侧重考虑风速对出⼒的影响，忽视风向的影响。
论⽂《 A sequential simulation technique for adequacy evaluation of generatingsystems including wind energy》中给出基于ARMA的风速模拟⽅法，建⽴风电场出⼒时序仿真模型。
论⽂《Use of MCMC to incorporate a wind power model for the evaluation ofgenerating capacity adequacy》中提出基于MCMC的时序风速仿真模型，将其⽤于模拟产⽣风电场时序出⼒。
前述论⽂未计及风向的随机变化特征，将⽆法计及风电场尾流效应等影响或其余风向对风电场出⼒的影响，可能得到与实际不符的结论。
采用藤Copula构建风电场风速相依模型
（ 华北电力大学电气与电子工程学院，保定 ０ ７ １ ０ ０ ３ ）
摘要 ：提 出了采用基于 Ｐ ａ ｉ ｒ — Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ 分解 的藤 Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ理论建立多元风速相依模 型的方法 。该 方法首先考虑 了
风速分布的随机性 ，并计及风电场 内部风机群风速 间的相关性 ，采用 Ｃ ａ ｎ ｏ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ 藤描述 Ｐ ａ ｉ ｒ － Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ 分解 的逻 辑结构 ，通过求解 Ｃ ａ ｎ ｏ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ 藤结构 中的 Ｐ ａ ｉ ｒ － Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ概率密度 函数 Ｐ Ｄ Ｆ （ ｐ ｒ ０ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） ， 得到 高维
联合分布下 的 Ｐ ａ ｉ ｒ － Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ 多元风速相 依模 型 ；再对某 实际风电场进行 实证分析 ，得到 了风电场 内部 ６个 风
机群 间风 速的 Ｐ ａ ｉ ｒ — Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ 联合概 率密度 函数 Ｊ Ｐ Ｄ Ｆ （ ｉ ｏ ｉ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） ； 最 后在风 电场风速相关 结构的问题上进 一步研究分析 ，为下一步建立混合 Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ函数模型提供思路 。 关键词 ：Ｐ ａ ｉ ｒ － Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ； 藤 Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ； 相关结构 ； Ｋ ｅ ｎ ｄ ａ ｌ ｌ 秩相关系数 中图分类号 ：Ｔ Ｍ６ １ ４ 文献标 志码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ３ — ８ ９ ３ ０ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ — ０ ０ ６ ２ — ０ ５ Ｄ ｏＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ３ — ８ ９ ３ ０ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ５ ． １ ２
基于瑞利概率分布的风力发电系统中组合风速的改进及建模仿真
基于瑞利概率分布的风力发电系统中组合风速的改进及建模仿真道日娜;孟克其劳;张占强;马建光;贾大江【摘要】风速作为风力发电机组的输入信号,其模拟的正确性直接影响着整个风力发电系统的性能分析与研究.通常计算机仿真所得风速是通过对不同风速的简单组合而实现的某个地区及时间段的平均风速,仿真风速无法体现自然风的多样性.针对此问题,文章提出一种实现自然风的方法.依据某风电场风资源评估报告所给出的风频分布曲线,以瑞利分布规律随机配置各种风速信号,在Matlab/Simulink的运行环境下,仿真出改进的风速,使不同风速随机分配,并且在某个时间段内各种风速出现的概率符合瑞利概率分布.据此方法所得风速更加接近实际自然风,且涵盖从切入风速到切出风速范围内所有风速类型,对风力发电系统的性能分析与研究具有一定的实际意义.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2014(032)004【总页数】5页(P461-465)【关键词】瑞利概率分布;平均风速;组合风速;风资源评估报告;Matlab/Simulink 【作者】道日娜;孟克其劳;张占强;马建光;贾大江【作者单位】内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特010050;内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010050;内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010050;内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特010050;上海万德风力发电股份有限公司,上海200437【正文语种】中文【中图分类】TK89;P425.2风能是一种清洁的可再生能源，风力发电是风能利用的主要形式，也是目前可再生能源中除水能以外技术最成熟、最具有规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一，所以风电技术受到世界各国越来越多的关注。
地球上蕴含的风能总量相当可观，约为2.74亿MW，其中可利用的风能约为总量的1%，是地球上可利用水能总量的11倍。
我国风能资源丰富，根据中国气象局的研究结果可知，我国风能资源可开发量为7亿~12亿kW，具有很大的开发潜力。
风速风向联合概率密度分布的一种经验函数模型
风速风向联合概率密度分布的一种经验函数模型
陈隽;徐骏飞
【期刊名称】《防灾减灾工程学报》
【年(卷),期】2014()1
【摘要】对风速与风向边缘分布采用统一的极值概型描述,提出了一种可适用于多峰极值以及总体样本的风速风向联合概率分布函数的经验解析表达式。
模型包括7个参数,可由实测数据利用非线性最小二乘方法拟合得到。
对模型参数拟合时的初值选取方法提出了建议,并对典型的风向双峰值情况,给出了峰向区间的划分方法;利用双峰总体、双峰极值以及单峰极值3种不同类型的实测数据,检验了模型的适用性。
结果表明,该模型可以较好地描述不同类型总体样本或极值样本的风速风向联合概率密度特性,可供风向设计风速的确定、风速评估及场地风能评估等工程问题参考。
【总页数】7页(P13-19)
【作者】陈隽;徐骏飞
【作者单位】上海防灾救灾研究所;同济大学建筑工程系
【正文语种】中文
【中图分类】O211.9
【相关文献】
1.极值风速风向的联合概率密度函数
2.上海地区风速风向联合概率密度函数的研究
3.基于最大熵原理的联合风速风向概率密度函数建模方法
4.合肥地区大气风速风向联合概率密度函数研究
5.基于风速风向联合分布理论的梁桥风荷载分析
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Morgenstern 双变量分布簇则可以考虑两变量之间的 相关性， 它可表示为两变量边缘分布函数和一个与相 关性有关附加参数的简单函数
［26 ］
。 虽然包含两变量
Carta 等针对风能分析中的风速概率分布模型均进 型、 ［1516 ］ 。 行了系统的总结 除风速外， 风向亦是风特性的重要参数 。 Wen 研究了风向对结构可靠度的影响， 指出风向对某些结 构的可靠度影响非常明显 ； Rigato 等研究了飓风区 结果表明不考虑风向 的 风向对钢结构厂房的影响， 而言， 风向的概率结构研究颇为缺乏， 其困难主要源 于两方面： 风向记录多采用方位法， 而无具体数值； 风 向角是周期性变量。 Jones 建议通过三角函数拟合风 向频度直方图建立风向角的连续概率密度函数 ， 并且
［29 ］
。与由边缘分布构造联合分布相比， 直接
构造角度线性分布的理论模型更为困难。 Johnson ＆ Wehrly 基于最大熵原理构造了 4 类联合分布模型， 其
［30 ］ 中第 4 类模型形式上仅是各变量边缘分布的函数 。 由于理论基础坚实且形式简单， 第 4 类模型在风向风
ASCE 标准低估了结构风效应［19］。 然而， 相对于风速
· 82 ·
土
［1 ］
木
工
程
学
报
2012 年
析与设计密切相关， 如现有荷载规范
中确定基本风 压就是以极值风速的概率分布为依据的， 因此风速或
［24 ］ 总风速和风向的关系推导出风向风速的联合分布 。 Weber 取消了各向同性 Gauss 模型中顺风向风速和横
极值风速的概率结构获得了广泛的关注 。 迄今为止， 已 有 大 量 概 率 模 型 用 于 近 似 风 速 的 分 布， 主要有 Gumbel 分布［2-5］、 Weibull 分布［5-8］、 Rayleigh 分布［8-9］、 广义 Pareto 分 布 布
［27 ］ 另一变量服从正态分布的联合分布模型 。 然 布、 而， 风 向 和 风 速 往 往 不 相 互 独 立，Farlie Gห้องสมุดไป่ตู้mbel
、 Gamma 分 布
［9 ］
、 对数正态分
和基于最大熵原理确定的分布 等。 通过对这 不存在普遍适用的 些概率模型的大量比较研究发现，
［5 ， 89， 11 ］ 。 最优概率模型， 最优模型往往因风速数据而异 上述概率分布均属于单峰模型， 但实际风速的分布颇
［9 ］
为复杂， 采用单一概率分布不一定得到满意的结果 。 Takle ＆ Brown 提 出 由 考虑 到 零 风 速 概 率 不 为 零， Dirac δ 函数和 Weibull 分布组成的混合模型［12］； 受此 金国骍和胡文忠提出由指数分布和 Weibull 分 启发， 布组成的 4 参数混合模型， 改善了单一分布在低风速 ［13 ］ ； Carta ＆ Ramirez 段的误差 则提出由截尾正态分布
第 45 卷第 4 期 2 0 1 2 年4 月
土
木
工
程
学
报
CHINA CIVIL ENGINEERING JOURNAL
Vol． 45 Apr．
No． 4 2012
风向风速的联合概率结构建模
范文亮
1， 2
李正良
1， 2
张
培
1
（ 1． 重庆大学，重庆 400045 ； 2． 重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室，重庆 400045 ）
Modeling of the joint probabilistic structure of wind direction and speed
2 Fan Wenliang1， 2 Li Zhengliang1，
Zhang Pei1
（ 1． Chongqing University，Chongqing 400045 ，China； 2． The Key Laboratory of New Technology for Construction of Cities in Mountain Area of the Ministry of Education，Chongqing University，Chongqing 400045 ，China）
［3 ， 32 ］ ， Simiu 亦展开了类似的研究［33］。 速条件密度函数 Ge ＆ Xiang 在不同方位风速服从相同分布且参数相互
Abstract： The joint probability density function （ PDF） of wind direction （ WD） and wind speed （ WS） is important in both structural engineering and wind energy，but it is difficult to model because of the correlation between WD and WS． Based on multiplication rules in probability theory，a discretecontinuous joint distribution model for WD and WS is derived，and the relation with 2dimensional continuous joint distribution is pointed out． The transform solution of conditional density function for WS as well as its approximation is derived． Taking the daily extreme wind records in Chongqing city as example，the numerical results of conditional density function for WS in every WDs are obtained，and these results are verified by comparing with empirical cumulative distribution function （ CDF） ． By introducing the finite mixture distribution，a twocomponent finite mixture distribution for WS is available，which is more accurate than unimodal distribution． The discretecontinuous joint distribution model can be constructed if the distribution for WS is combined with the frequency function of WD． In order to formulate the 2dimensional continuous joint distribution for WD and WS， the histogram of WD is determined by the frequency histogram of WD， and the finite mixture distribution of WD is obtained by curve fitting； then a unified conditional density function for WS is formed，where the parameters of twocomponent finite mixture distribution is a function of the angle of WD； finally，by multiplication，the 2dimension continuous joint distribution for WD and WS is obtained． Keywords： wind direction； wind speed； joint probabilistic structure； finite mixture distribution； curve fitting； transform solution of conditional density function Email： davidfwl@ 126． com
［20 ］ 提出施加窗函数避免可能出现的负密度问题 ， 显然 此方法不能给出固定的概率分布模型。 Von Mises 分 ［18 ］ ［17 ］
相互独立的情形， 但 Schucany 等的研究发现， 此分布 ［28 ］ 簇 中 两 变 量 的 相 关 系 数 不 超 过 1 /3 。 Long ＆ Krzysztofowicz 根据前人的研究， 总结出一个更一般的 广义模型
［9 ］ ［5 ， 10 ］
风向风速标准差相等的假定， 提出各向异性 Gauss 模 ［25 ］ 型 。Erdem ＆ Shi 将各向异性 Gauss 模型中的正态 提出各向异性对数正态模 分布代之以对数正态分布， ［26 ］ 型 。由于将同一物理量的不同分量视为相互独立 ， 上述间接法的不足是显而易见的。 直接法可细分为 两子类： 直接由风向和风速的边缘概率密度函数构造 两者的联合分布； 直接根据某一原理 （ 如最大熵原理 ） 构造风向风速联合分布的理论模型。 由边缘分布构 造联合分布的最简单方式是假定两变量相互独立 ， 基 Mardia ＆ Sutton Von Mises 于此 提出角度变量服从 分
Carta 等基于此提出改进 速的联合分布中受关注较多， ［31 ］ 模型 。基于最大熵原理的概率模型具有较强的理 论基石， 但 模 型 随 约 束 条 件 而 变， 选 用 时 无 所 适 从。 基于乘法 定 理 的 联 合 分 布 模 型 则 不 存 在 上 述 困 难 。 Cook 及其合作者结合极值风数据， 建立了各风向的风