基于趋势拟合的风资源场景缩减方法技术

本发明专利技术公开了一种基于趋势拟合的风资源场景缩减方法，其特征在于包括如下步骤：解析风资源场景过程线并进行趋势拟合，之后对于风资源场景过程簇中每个风资源场景过程线均进行趋势拟合，得到相应的全局趋势序列，之后进行场景缩减参数赋值，然后计算本轮场景缩减前风资源场景过程簇中各全局趋势序列之间的距离；最后进行缩减场景及更新场景概率直至得到满足场景缩减个数要求的场景集合及其概率。通过自动化提炼风资源场景过程线的趋势以判断风资源场景之间的相似性，缩减相似场景，进而达到场景缩减目的，避免风资源的随机性干扰，有利于风资源场景相似性的判断，增强风资源典型场景提取效果，对于风能开发利用具有重要意义。

Wind resource scene reduction method based on trend fitting

The invention discloses a method of reducing wind resource based on scene trend fitting, which comprises the following steps: analysis of wind resource scenes and trend line fitting, for each scene after the wind resource of wind resources in the cluster process line scene process trend fitting, get the global trend of the corresponding sequence, after the scene cut the parameter assignment, and then calculate the scene between the reduced global wind resource in the cluster before the scene trend sequence distance; finally cut scenes and update the scene probability until meet the scenario reduction requirements and the number of scene set probability. Refined wind resources through an automated process line scene trend to judge the similarity between the wind resource scene, reduce the similar scene, in order to avoid scenario reduction, stochastic wind resources, wind resources is conducive to the scene similarity judgments, wind resources in the typical scene extraction effect is enhanced, is of great significance for the development and utilization of wind energy.

【技术实现步骤摘要】
基于趋势拟合的风资源场景缩减方法
本专利技术属于风资源特性分析
，特别涉及一种基于趋势拟合的风资源场景缩减方法。
技术介绍
风资源场景缩减的研究主要用于风资源典型场景的提取，减少风资源分析的工作量，提高分析效率，进而为风能开发利用提供技术支持。提高风资源场景缩减的效果有助于加强风资源典型场景的识别能力，提升风资源分析技术水平。目前国内外的风资源场景缩减技术均直接对风资源时间序列进行处理，将时间序列距离较近的场景识别为相似场景，并删减相似场景从而达到场景缩减目的。相似场景意指趋势相似的场景。风资源同时具有趋势性和随机性。该领域现有的技术尚未考虑风资源的随机性对风资源时间序列距离计算的干扰，影响了风资源相似场景的识别效果。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于趋势拟合的风资源场景缩减方法，针对风资源的趋势进行场景缩减，避免风资源的随机性干扰，提高风资源典型场景提取效果，更好的为风能开发利用提供技术支持。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种基于趋势拟合的风资源场景缩减方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：在直角坐标系中根据风速与时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于趋势拟合的风资源场景缩减方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：在直角坐标系中根据风速与时间的关系，解析风资源场景过程线，设定解析后设定风资源场景过程线由N个控制点连接组成，N≥2，NN个风资源场景过程线组成风资源场景过程簇，NN≥3；步骤2：若N>3，进行风资源场景过程线分割，之后对分割后所在风资源场景过程线的特定子区间分别进行趋势拟合，得到各自相对应的作为局部趋势的趋势序列；之后再将局部趋势拟合成所在风资源场景过程线的全局趋势；若N≤3，无需进行风资源场景过程线分割，直接对风资源场景过程线进行趋势拟合，得到所在风资源场景过程线的全局趋势序列；步骤3：对于风资源场景过程簇中每个风...

【技术特征摘要】
1.一种基于趋势拟合的风资源场景缩减方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：在直角坐标系中根据风速与时间的关系，解析风资源场景过程线，设定解析后设定风资源场景过程线由N个控制点连接组成，N≥2，NN个风资源场景过程线组成风资源场景过程簇，NN≥3；步骤2：若N>3，进行风资源场景过程线分割，之后对分割后所在风资源场景过程线的特定子区间分别进行趋势拟合，得到各自相对应的作为局部趋势的趋势序列；之后再将局部趋势拟合成所在风资源场景过程线的全局趋势；若N≤3，无需进行风资源场景过程线分割，直接对风资源场景过程线进行趋势拟合，得到所在风资源场景过程线的全局趋势序列；步骤3：对于风资源场景过程簇中每个风资源场景过程线均按照步骤2的方式进行趋势拟合，得到相应的所有风资源场景的全局趋势序列，设定共有NN个全局趋势序列；步骤4：场景缩减参数赋值步骤，设定拟缩减的风资源场景个数为MM，即场景缩减后的风资源场景集合中场景的个数为NN-MM；步骤5，计算本轮场景缩减前风资源场景过程簇中每个风资源场景过程线的风资源全局趋势序列之间的距离；步骤6，缩减场景及更新场景概率：根据风资源全局趋势序列之间的概率权重距离确定最小概率的风资源场景，将该最小概率的风资源场景从概率权重距离的集合中删除并更新未删除的风资源场景的概率，得到本轮缩减场景后的场景集合及其对应的概率；依次执行场景缩减，如执行场景替换的次数mm<MM，则转至步骤5开始新一轮缩减，否则结束步骤5至步骤6的循环，得到满足场景缩减个数要求的场景集合及其概率。2.根据权利要求1所述的基于趋势拟合的风资源场景缩减方法，其特征在于步骤1解析风资源场景过程线具体如下步骤进行：所述风资源场景过程线是在直角坐标系中，根据风速的过程，以时间t为横坐标，以风速w为纵坐标得到；解析过程包括将风资源场景过程线解析为由若干控制点连接组成，设共有N个控制点，由左至右编号依次为1,2,…,N，第i个控制点坐标记为(ti,wi),i＝1,2,...,N；将风资源场景过程线记为{t,w}；设共有NN个风资源场景过程线，组成风资源场景过程簇，记为{TT,WW}，其中风资源场景过程线编号记为ii＝1,2,…,NN。3.根据权利要求2所述的基于趋势拟合的风资源场景缩减方法，其特征在于步骤2按如下三步区别进行：步骤2.1，风资源场景过程线分割：若N≤3，无需进行风资源场景过程线分割，直接进入步骤2.3；若N>3，将风资源场景过程线{t,w}的第(sg-1)×m+1个控制点至第(sg+1)×m+1个控制点记为第sg个子区间，其中m为整数，N＝4时，m取1，N>4时取值范围为sg＝1,2,…,SG，int(*)表示对“*”取整；当m＝1时，SG＝N-3；当m>1时，若则否则至此，可得到SG个子区间；将{t,w}的第SG×m+1个控制点至第N个控制点记为第SG+1个子区间；至此，可得到SG+1个子区间，且所得子区间中相邻的两个子区间之间有m+1个点重叠，即前面子区间的后m+1个点与后面子区间的前m+1个点重叠；前SG个子区间均有2m+1个控制点，其控制点坐标记为：第SG+1个子区间含有N-SG×m个控制点，其控制点坐标记为步骤2.2，风资源局部趋势拟合：若N>3，将步骤2.1所得到的SG+1个子区间分别进行趋势拟合，得到各子区间相对应的趋势序列；前SG个子区间的趋势序列的控制点坐标记为：sg＝1,2,…,SG；第SG+1个子区间的趋势序列的控制点坐标记为：为便于区分，称当N>3时在本步骤2.2得到趋势序列为局部趋势；步骤2.3，风资源全局趋势合成：为便于区分，称本步骤2.3得到的趋势为全局趋势；若N≤3，直接对风资源场景过程线{t,w}进行趋势拟合，得到其全局趋势序列{t,gl...

【专利技术属性】
技术研发人员：王现勋，梅亚东，王浩，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42