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淺析風資源評估中的相關(guān)性分析

2016-09-05 來源:計鵬新能源 瀏覽數(shù):642

相關(guān)分析(correlation analysis)是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度,是研究隨機變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。

  相關(guān)分析
  
  相關(guān)分析(correlation analysis)是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度,是研究隨機變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。
  
  相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進行相關(guān)性分析。相關(guān)性不等于因果性,也不是簡單的個性化,相關(guān)性所涵蓋的范圍和領(lǐng)域幾乎覆蓋了我們所見到的方方面面,相關(guān)性在不同的學科里面的定義也有很大的差異。相關(guān)性分析分為其中線性相關(guān)分析、偏相關(guān)分析、距離分析等,在這里,小編介紹下在風資源評估中對測風數(shù)據(jù)進行插補及訂正過程時應(yīng)用尤其廣泛的線性相關(guān)分析方法。
  
  圖中相關(guān)性方程表示的是根據(jù)統(tǒng)計的兩組數(shù)據(jù)元素擬合出直線的方程,根據(jù)方程顯示的關(guān)系來對測風數(shù)據(jù)進行插補、訂正,其中r2是判定一個線性回歸直線的擬合優(yōu)度好壞的判定指標,r的大小用以評定相關(guān)性的好壞程度。通常r的使用標準大致如下所示:
  
  ˙|r|>0.95 存在顯著性相關(guān);
  
  ˙|r|≥0.8 高度相關(guān);
  
  ˙0.5≤|r|<0.8 中度相關(guān);
  
  ˙0.3≤|r|<0.5 低度相關(guān);
  
  ˙|r|<0.3 關(guān)系極弱,認為不相關(guān)
  
  然而這個標準并不唯一,在風資源評估中相關(guān)性好與不好沒有一個明確的界限來區(qū)分。尤其在日前山地復雜地形風電場開發(fā)如火如荼的趨勢下,測風塔與長期測站的測風同期數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)r的數(shù)值通常很難處于大于0.8的水平,小編認為可適當降低相關(guān)系數(shù)的使用水平,從而可以最大程度的使用長期測站的資料。當然,測風塔與長期測站的測風同期數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)r的數(shù)值經(jīng)常會出現(xiàn)很低的情況,如下圖相關(guān)關(guān)系圖所示。
  
  出現(xiàn)上圖所示的情況時,相關(guān)系數(shù)r數(shù)值處于0.3以下的水平,因此不能用相關(guān)方程進行插補,可采用其他方法進行缺測數(shù)據(jù)的插補,例如風切變插補、比值法插補等等。
  
  對于線性相關(guān)分析的應(yīng)用,需要根據(jù)具體實測數(shù)據(jù)與長期測站同期數(shù)據(jù)進行細致分析,因勢利導,方法不是目的,解決問題才是王道!
  

閱讀上文 >> 探討風電機組齒輪箱油溫高解決方案
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