[发明专利]一种风廓线数据预测方法

权利要求书

1.一种风廓线数据预测方法，用于对测风数据中无效或者缺失的风速测量输出值和/或风向测量输出值进行预测，具体包括如下步骤：

S1，采集风速值测量数据和风向值测量数据，确定向用户输出风速测量输出值和风向测量输出值的时间间隔；使用每一个时间间隔内的各个测风高度的风速值测量数据计算该时间间隔内的各个测风高度的风速测量输出值，使用每一个时间间隔内的各个测风高度的风向值测量数据计算该时间间隔内的各个测风高度的风向测量输出值；形成每一个时间间隔所对应的数据组；

S2，判断步骤S1中计算的所有风速测量输出值和风向测量输出值是否满足单个统计数据有效数据完整率的要求；对于不满足单个统计数据有效数据完整率要求的风速测量输出值和风向测量输出值标记为无效风速测量输出值和无效风向测量输出值，其它风速测量输出值和风向测量输出值被认为是有效风速测量输出值和有效风向测量输出值；对于没有风速值测量数据和风向值测量数据的时间间隔，相应地认定为缺失的风速测量输出值和缺失的风向测量输出值；

S3，对于每一个数据组内所有高度的风速测量输出值，确定该数据组内满足单个统计数据有效数据完整率要求的个数n1；当n1大于等于2时，使用风速预测最优模型对该数据组内的无效风速测量输出值和缺失的风速测量输出值进行修正和补充；当n1等于1时，使用风速预测次优模型对该数据组内的无效风速测量输出值和缺失的风速测量输出值进行修正和补充；

S4，对于每一个数据组内所有高度的风向测量输出值，确定该数据组内满足单个统计数据有效数据完整率要求的个数n2；当n2大于等于2时，使用风向预测最优模型对该数据组内的无效风向测量输出值和缺失的风向测量输出值进行修正和补充；当n2等于1时，使用风向预测次优模型对该数据组内的无效风向测量输出值和缺失的风向测量输出值进行修正和补充；

其中，风速预测最优模型依据风速随高度变化的方程：

V(Z)＝βZ^α；

式中，Z为测风高度，β为常数，V为对应高度一时间间隔的风速测量输出值，α为幂指数；

风向预测最优模型依据风向随高度变化的方程：

y₁＝ax₁+b

式中，x₁为测风高度，y₁为测风高度对应的风向，而a和b均为常数；

风速预测次优模型依据如下方程：

y₂＝mx₂+t

式中，y₂为待测风速测量输出值序列，x₂为参考风速测量输出值序列，m为预测公式的斜率，t为预测公式偏差；

风向预测次优模型依据如下方程：

y₃＝x₃+r

式中，y₃为待测风向测量输出值序列，x₃为参考风向测量输出值序列，r为预测公式偏差；

其中，“单个统计数据有效数据完整率”，表示为在设定的上述时间间隔内，有效且能够被使用的风速或风向值测量数据的数量占所有测量时间点数量的比例：

valid：单个统计时间间隔内有效风速或风向值测量数据的个数；all：单个统计时间间隔内应有的风速或风向值测量数据的个数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

步骤S3中，所述使用风速预测最优模型对该数据组内的无效风速测量输出值和缺失的风速测量输出值进行修正和补充的操作具体包括如下操作：

S31，使用数据组内的k个参考高度对应的有效风速测量输出值按照如下公式计算该数据组内的α和β：

ln(V(Z))＝αln(Z)+ln(β)

S32，将所获得的α和β带入如下公式：

V(Z)＝βZ^α

修正或者补充数据组内待测高度对应的风速测量输出值。