基于再分析数据的测风数据插补方法

• 作者: 刘霄 赖旭 郑付明
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 风能资源评估 数据插补 MERRA再分析数据 人工神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 能源与电气工程
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TK81
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.170715

摘要

研究了MERRA网格点与输入变量的数量对插补精度的影响.以人工神经网络与遗传算法为工具建立MERRA数据与缺测数据相关关系的数学模型,基于该模型对现场缺测数据进行插补.该方法解决了在缺少合适参考气象站、参考测风塔数据时的缺测数据插补难题.以湖北某山区风场为例进行验证,结果表明:插补精度与选取的MERRA格点数量一定范围内呈正比关系,输入模型变量的较优选择为风速、风向、单位时间气温变化、日夜以及季节,计算得到的插补数据与缺测数据相关系数达到0.814,相对采用参考气象站数据和参考测风塔数据作为数据来源的方法,相关系数分别提高97.6%和10.3%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖旭	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	54	315	9.0	15.0
2	刘霄	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	5	34	2.0	5.0
3	郑付明		1	3	1.0	1.0