开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽，用之不竭”、环境友好的可持续性能源，已受到了越来越广泛的重视，并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点，随着大量的风力发电接入电网，势必会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战，从而限制风力发电的发展规模。风电场短期风速和发电功率预测是解决该问题的有效途径之一。中国的风电场大都是集中的、大容量的风电场，而且处于电网建设相对比较薄弱的地区，因此，中国更需要进行风电场短期风速和发电功率预测的研究，而发电功率的预测主要源自风速的预测。在此背景下，选择风电场短期风速预测方法作为主要研究内容，主要包括以下几个方面： 首先运用统计学方法来分析风速的时间序列特性及其预测方法和应用特点，说明现实中的风速序列具有很强的非平稳性。然后运用具有“数字显微镜”之美誉的小波变换来分析历史纪录的风速数据，通过运用二进正交小波变换Mallat算法对香港和河西走廊地区风速序列进行分解和重构，分离出风速序列中的低频信息和高频信息。对Mallat算法分解后的信号，运用最小二乘支持向量机分别进行向前一步预测，然后再把各预测结果合成，得到预测值。建立了基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。应用Matlab对该算法进行了仿真，仿真试验表明，小波变换是非平稳风速序列时频分析的有效工具，对风速序列的高频和低频信息起到很好的分离作用；最小二乘支持向量机的应用提高了预测的准确性。应用香港地区与河西走廊地区小时平均风速历史数据，验证了方法的有效性。
上传时间： 2013-04-24
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风速是气象测量的一个重要要素，利用超声波进行风速测量现如今得到广泛的应用，技术已经很成熟。当超声波在空气中传播时，受到风速的影响，顺风和逆风情况下存在一个时间差，基于这个原理制成的时差法超声波风速测量仪表，具有精度高、可靠性强、集成度高等优势，并可以与雨量、湿度等测量仪表构成完整的移动气象站，与传统的机械式仪表、电磁式仪表相比，具有较强的优势，其关键参数是系统的测量精度。 ARM作为32位的微处理器，具有丰富的片上资源，高达60M的处理能力，而且功耗很小，适合作为智能仪表的核心处理器。本文给出了基于LPC2132的风速测量系统，可以实现风速的测量、显示、精度调节以及与上位机之间的通信等功能。系统硬件电路包括ARM7处理器以及外围的模拟、数字电路，并采用模块化进行设计。这种思想大大简化了系统硬件电路设计的复杂性，增强了系统的稳定性与可靠性。软件部分根据超声波信号的特点，选用新型的构造包络的方法，在准确判断超声波到达时间的问题上有所改进。 文章共分六个部分。第一章绪论介绍了超声波风速测量仪表的发展现状、本篇论文选题的目的和意义、所做的工作以及创新点。第二章介绍了超声波风速测量的基本原理。第三章是介绍基于ARM的超声波风速测量的系统的硬件设计。第四章是系统的软件设计。第五章是系统的误差分析。第六章是全文的总结以及就下一步的工作提出一些设想。
上传时间： 2013-06-04
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对不稳定风和阵风进行风速预测，以平稳风为例，根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模，得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。为了提高风电功率的预测精度，通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度，得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型。
上传时间： 2013-10-08
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摘要：针对当前风速采集检测设备普遍体积大、质量大、数据需要有线传输而非常不便携的现象，选用ＡＴ８９Ｓ５１单片机设计了集数据采集、显示、传输于一体的便携式风速采集系统，同时采用模块化的设计理念，使该系统具有了电源独立供电、手持独立操作、数据传输方便的特点，对工业应用中风速采集检测系统的设计有一定的借鉴意义。关键词：单片机；便携式；风速采集；检测
上传时间： 2013-10-31
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风力发电系统中的风速仿真模型，MATLAB/S函数构造
上传时间： 2015-09-20
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这是一个有实用价值的制作。可记录 0-17米每秒的风速。可靠性高、架设容易、适用范围广。可存放30.46天的数据，并可保存11个月。也就是说，在12个月内去抄一下数据即可。抄数据的方式是通过手提电脑的串行口。供电方式为太阳能电池及普通电池。
上传时间： 2013-12-02
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对日光温室内的热湿小气候环境进行模拟预测。在确定的温室材料、构造、室外气候条件（气温、湿度、太阳辐射、风速等）以及温室的管理方式条件下，模拟给出日光温室内的气温和湿度的全天变化情况。
上传时间： 2016-02-20
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此程序是检测风速的单片机程序，具有使用价值，可参考借鉴
上传时间： 2016-04-30
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matlab产生海洋随机粗糙面的函数 输入参数为 长度 点数 Ku Kl 风速
上传时间： 2016-09-01
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采用自回归滑动模型进行风速时程的模拟，本程序主要是针对的Davenport谱
上传时间： 2017-01-05
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