[发明专利]一种评价风速周期性的方法及系统

权利要求书

1.一种评价风速周期性的方法，包括以下步骤：

步骤1：数据提取；提取来流风速数据信息，并对原始数据进行验证和订正，得到一系列等时间间隔的风速数据，作为模型的样本时间序列；

步骤2：尺度参数确定；确定风速周期性分析及评价的时间尺度；

步骤3：小波变换及小波系数计算；按尺度参数对Morlet小波函数进行平移及伸缩变换，并计算每一尺度参数对应的小波系数；

步骤4：周期评价指标计算；计算周期强度PI及相对周期强度RPI，定量评价样本序列的周期性强弱；其中，

周期强度PI：表示在频域(0,a₀)时域(B₁,B₂)范围内，所有分布在时域(b₁,b₂)频域(a₁,a₂)的周期分量所占的比例之和，其定义如下：

其中，W(a,b)为小波系数，a为伸缩尺度，亦称尺度因子，表示小波的周期长度；b为平移参数，亦称时间因子，表示小波在时间上的平移；

相对周期强度RPI；RPI表示在(b₁,b₂)时域的范围，分布在频域(a₁,a₂)的周期分量在频域(0,a₀)的所有周期分量所占比例，其定义如下：

其中，W(a,b)为小波系数，a为伸缩尺度，亦称尺度因子，表示小波的周期长度；b为平移参数，亦称时间因子，表示小波在时间上的平移；

所述步骤4包括：

步骤41：按定义计算风速变化周期在各尺度上的周期强度，以表达风速变化周期的总体分布特征；将尺度参数区间(a₁,a₀)划分为n-1个等区间长度的区间：(a₁,a₂),(a₂,a₃),...(a_n-1,a₀)，计算每一子区间(a_i,a_i+1)的周期强度：

其中，W(a,b)为小波系数；i＝0,1,...,n-1

步骤42：根据计算结果，建立风速周期分布平面；风速周期分布平面横轴为周期长度，纵轴为对应的周期强度PI，曲线上的极值点所在的区间即为显著周期区间；

步骤43：按定义计算显著周期区间的周期强度PI及相对周期强度RPI；

步骤5：风速周期性评价；根据风速周期分布平面及周期评价指标，提取风速变化的显著周期并评价显著周期区间的周期强度特征。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤11：数据验证：读取原始风速数据，挑选出不合理的、可疑的数据以及漏测的数据；

步骤12：数据订正：利用代数差值法对步骤11中挑选出来的数据进行订正，形成长度为N的等时间步长序列：f(1),f(2),...,f(N)；具体方法如下：

其中，t为待订正的风速数据对应的时间点，v(t)为修正后的风速值，t₁和t₂为待订正点前后相邻最近的有效数据观测点，且t₁<t<t₂，v(t₁)和v(t₂)分别为t₁和t₂对应的历史风速值；

步骤13：为防止序列开始点与结尾点处的边界效应，在序列的两端支垫等长度的时间序列：

向前延伸N点：f(-i)＝f(i+1)，其中i＝0,1,...,N-1；

向后延伸n点：f(i+n)＝f(n+1-i)，其中i＝1,2,...,N；

形成资料序列：f(-N+1),f(-N),...,f(2N)。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤21：伸缩尺度确定：伸缩尺度表示风速周期变化的周期长度，也表示小波的周期长度，根据分析需要选定一系列等步长的伸缩尺度a₁,a₂,...a_n；

步骤22：平移参数确定：平移参数表示小波在时间上的平移，平移参数序列即为时间序列，即b＝-N+1,-N,...,2N。