[发明专利]一种快速识别风速最优分布规律的方法

说明书

本发明涉及一种快速识别风速最优分布规律的方法，用于识别已知的风速数据的最优分布规律，其特征在于，根据选用的概率纸的分布类型，将待选用的所有类型的分布规律通过Rosenblatt变换，转换为统一类型的分布规律，并在概率纸上绘制参考曲线；选用若干类型的分布规律，以已知的风速数据作为样本数据，将样本数据生成的样本点集，并与参考曲线进行比较；依据比较结果，判断所选用的若干类型的分布规律中最优的分布规律。本发明适用于各种范围的风速分布判别；不用针对特定的概率纸，具有广泛适用性。本发明快速高效，可同时对风速样本进行多分布比对，分布类型不受限制，假设分布数量不受限制，可直观判别拟合结果。

技术领域

本发明涉及风速分析方法，更具体地说，涉及一种快速识别风速最优分布规律的方法。

背景技术

我国是世界上风灾最集中的地区之一，每年风灾对我国造成了巨大的人员伤亡和经济损失，风速作为一切涉风工程中最重要的基础参数，必须得到准确的评估。在建筑设计中，风荷载是最主要的荷载之一，建筑结构不但要承受过去某一时间的风速，还要保证在某一规定的时间期限安全可靠地承受可能经受的风速。然而自然界中的风速具有随机性，不同时间有不同的规律，因此有必要根据不同的分析需要对不同区域的风速分布规律进行准确的判别，为建筑设计风速的选择提供参考数据。同时对风速分布的准确估计，对于结构设计，风电场经济评价以及风能资源评估都具有重大意义。

已有文献对风速分布的选择，主要通过假设风速数据满足某一特定分布，如极值分布，Weibull分布等，进行分布参数拟合。由于地区风场的差异性极大，风速的可能分布无法确定，因此如何快速、直观、准确地选择分布型式，是进行风速数据处理的首要关键问题，也是后继一切数据分析的基础。

传统的概率纸法都是通过分布点与分布参考线的接近程度进行判断，受限于有限的概率纸类型，因而不能在众多的分布规律里快速识别出最优分布。

对于一组特定的风场数据，传统方式的分布识别方法将风速数据根据分布函数将相应的数据点绘制在不同的概率纸上，与该类型分布的参考线进行比较判断。但是该方法存在局限性：

1现有的概率纸的类型有限，只能在有限的概率纸类型进行选择，因此大大限制了分布选择可能。

2.对两张完全不同类型的概率纸上的风速分布拟合度进行对比是比较困难的，无法进行直观的拟合优劣判断。

3.有些概率纸法，还将其它类型分布绘制在指定的分布概率纸上，由于分布曲线受到概率纸类型的限制，产生失真，无疑将导致明显的比对误差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种简单、高效、对风速识别更加准确的快速识别风速最优分布规律的方法。

本发明的技术方案如下：

一种快速识别风速最优分布规律的方法，用于识别已知的风速数据的最优分布规律，其特征在于，根据选用的概率纸的分布类型，将待选用的所有类型的分布规律通过Rosenblatt变换，转换为统一类型的分布规律，并在概率纸上绘制参考曲线；选用若干类型的分布规律，以已知的风速数据作为样本数据，将样本数据生成的样本点集，并与参考曲线进行比较；依据比较结果，判断所选用的若干类型的分布规律中最优的分布规律。

作为优选，绘制参考曲线的步骤如下：

1.1)绘制概率图坐标：在假设的累积分布函数曲线F_X(·)中选取若干个点(x_i,F_i)，根据Rosenblatt变换，由Ψ^-1[F_X(x_i)]计算出的值作为第i个点在概率图中的横坐标；再根据Ψ^-1[F_i]计算结果作为第i个点在概率图中的纵坐标；