基于相位随机化傅里叶变换的合成风速生成模型
信号处理
2021-03-02 v2 大气与海洋物理
数据分析、统计与概率
摘要
风力机设计与控制的日益精细化产生了对高质量数据的需求。因此，相对有限的实测风数据可通过计算机生成的替代数据加以扩充，例如用于进行能量产出与机械载荷的可靠统计研究。本文提出了一种数据驱动的统计模型，用于生成逼真的替代时间序列，该模型基于相位随机化傅里叶变换。所提模型模拟了一个遍历的伪随机过程，利用迭代秩重排程序来生成合成时间序列，这些序列具备目标数据的功率谱密度，并同时以任意用户定义的精度收敛到目标数据的概率分布。本文给出了与两种成熟的用于生成替代风速的数据驱动建模技术的比较。所提模型在所选模型测试用例的相同输入条件下进行了测试，并就其与目标统计描述符的一致性考察了性能。仿真结果表明，所提模型能高保真地复现输入数据集的统计描述符，并能够捕捉风速的非平稳昼夜与季节变化。
引用
@article{arxiv.2003.07218,
title = {Phase-randomised Fourier transform model for the generation of synthetic wind speeds},
author = {D. D'Ambrosio and J. Schoukens and T. De Troyer and M. Zivanovic and M. C. Runacres},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07218},
year = {2021}
}