一种基于地理统计学的风电场风速时空数据建模方法

摘要

本发明公开了一种基于地理统计学的风电场风速时空数据建模方法，包括以下步骤：1：通过风机地理位置信息、风电场风速的空间协方差函数和风电场风速的变异函数构造出风电场的空间结构矩阵，来表征各风机输入风速间的空间相关性；2：应用泛克里格法和贝叶斯算法对各风机输入风速进行分层建模，并采用Gibbs抽样对模型参数进行估计；3：对各台风机风速的向前P步进行预测，得到各台风机风速的P步向前预测分布的模拟样本，然后再通过抽样取平均求得台风机风速的最优预测结果，其中P≥1。本发明从风的物理特性出发，综合分析不同风机处的风速数据在时间和空间上存在的相关性，进而对整个风电场建立更精确的预测模型，所以其预测效果比传统方法好。

主权项

一种基于地理统计学的风电场风速时空数据建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过风机地理位置信息、风电场风速的空间协方差函数和风电场风速的变异函数构造出风电场的空间结构矩阵，来表征各风机输入风速间的空间相关性；步骤2：应用泛克里格法和贝叶斯算法对各风机输入风速进行分层建模，并采用Gibbs抽样对模型参数进行估计；步骤3：对各台风机风速的向前P步进行预测，得到各台风机风速的P步向前预测分布的模拟样本，然后再通过抽样取平均求得台风机风速的最优预测结果，其中P≥1。