[发明专利]一种风廓线数据预测方法

摘要

本发明提供一种风廓线数据预测方法，在激光雷达测量风速风向的同时，能够自动进行是否缺失风速风向以及单个风速风向数据完整率是否足够的判定，并且可以自动选择适用的风速、风向预测模型进行风速风向数据的预测补充，从而很好地解决了目前测风数据预测常见的不科学问题，最大化减少因不同工程师水平参差不齐而对预测带来的主观影响，科学准确地预测激光雷达缺失以及单个风速风向数据完整率不足的测风数据。

主权项

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：y＝ax+b式中，x为测风高度，y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：y＝mx+t式中，y为待测风速测量输出值序列，x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：y＝x+r式中，y为待测风向测量输出值序列，x为参考风向测量输出值序列，r为预测公式偏差。