基于典型气象序列分析的天气数据分析：建筑能耗模拟应用
计算物理
2014-09-29 v1
摘要
在涉及能效和舒适度的建筑研究中，模拟软件需要具有最佳时间步长的相关气象文件。很少有工具能生成包含气候参数之间相关性的同时段小时数据的极值和均值。本文介绍了基于典型气象序列分析的 C++ Runeole 软件。它对具有频率特性的随机连续多变量现象进行分析处理，并应用于气候数据库。数据库分析结合了基础统计学、主成分分析 (PCA) 和自动分类。本文将展示应用这些方法的不同途径。所有结果均存储在 Runeole 内部数据库中，便于选择气象序列。极值序列用于系统和建筑 sizing，均值序列则用于确定年冷负荷，正如 Audrier-Cros (Audrier-Cros, 1984) 所提议。该气象分析方法已使用法国气象预报机构 Meteo France 的数据库进行了测试。留尼汪岛因高海拔 (3069m)、特定地形和地理位置（南回归线）而经历多种不同的微气候。此外，留尼汪岛拥有法国最密集的气象网络，是利用不同气候验证该方法的理想场所。为了测试此类分析的效率，使用建筑模拟软件 CODYRUN 对生成的气象序列进行了模拟。该分析是关于气象数据生成的更全局研究的第一步。未来的工作将允许利用神经网络生成完整的小时典型气象年。
引用
@article{arxiv.1409.7387,
title = {Weather data analysis based on typical weather sequence analysis. Application: energy building simulation},
author = {Mathieu David and Laetitia Adelard and Francois Garde and Harry Boyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.7387},
year = {2014}
}
备注
Appeared in Ninth International IBPSA Conference, Montr\'eal : Canada (2005)