我国冬季风路径上风速与其影响因子的优化延迟相关性分析

为提高超短期和短期风速预测的准确率和可靠性,分析了我国冬季风主要路径上7个代表性地点的风速与气压、风向、气温等的相关性变化.首先,根据相关性/距离指标的性质,采用Pearson相关系数等来计算风速与其影响因子之间的相关性.采用样本交叉相关函数SCCF来分析各地风速之间的平均优化延迟时间.之后,计算了时间窗口上风速与其影响因子第一主成分之间的相关性及其优化延迟时间.结果表明:台湾海峡是特别适合空间相关性超短期预测的风能丰富区域.并且采用北京的气压、风速、风向和气温作为影响因子来预测澳仔的冬季风风速,预测误差对最优延迟时间的依赖性并不明显.北京对澳仔的气压差值,对预测误差的影响最为重要....

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Published in电力系统保护与控制 Vol. 46; no. 19; pp. 51 - 58
Main Authors 杨正瓴, 吴炳卫, 赵强, 侯谨毅, 陈曦, 张军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津,300072%天津市过程检测与控制重点实验室(天津大学),天津,300072 01.10.2018
Subjects
冬季风
风速
延迟时间
预测
相关性/距离
空间相关性
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Summary:为提高超短期和短期风速预测的准确率和可靠性,分析了我国冬季风主要路径上7个代表性地点的风速与气压、风向、气温等的相关性变化.首先,根据相关性/距离指标的性质,采用Pearson相关系数等来计算风速与其影响因子之间的相关性.采用样本交叉相关函数SCCF来分析各地风速之间的平均优化延迟时间.之后,计算了时间窗口上风速与其影响因子第一主成分之间的相关性及其优化延迟时间.结果表明:台湾海峡是特别适合空间相关性超短期预测的风能丰富区域.并且采用北京的气压、风速、风向和气温作为影响因子来预测澳仔的冬季风风速,预测误差对最优延迟时间的依赖性并不明显.北京对澳仔的气压差值,对预测误差的影响最为重要.
ISSN:1674-3415
DOI:10.7667/PSPC171427