极端风速和发生时间隔分布的概率分布研究 文献翻译
风电专业术语英文对照及解释
风电专业术语中英对照及解释经电气网小编整理，下面是有关风电的一些专业术语的英汉对照及解释，希望对各位有用哦。
1.风能 /wind energy 空气流动所具有的能量。
2.风能资源 /wind energy resources 大气沿地球表面流动而产生的动能资源。
3.空气的标准状态 /standard atmospheric state 空气的标准状态是指空气压力为101 325Pa，温度为15℃（或绝对288.15K），空气密度1.225kg/m 3 时的空气状态。
4.风速 /wind speed 空间特定点的风速为该点空气在单位时间内所流过的距离。
5.平均风速 /average wind speed 给定时间内瞬时风速的平均值。
6.年平均风速 /annual average wind speed 时间间隔为一整年的瞬时风速的平均值。
7.最大风速 /maximum wind speed 10分钟平均风速的最大值。
8.极大风速 /extreme wind speed 瞬时风速的最大值。
9.阵风 /gust 超过平均风速的突然和短暂的风速变化。
10.年际变化 /inter-annual variation 以30年为基数发生的变化。
风速年际变化是从第1年到第30年的年平均风速变化。
11.[风速或风功率密度]年变化 /annual variation 以年为基数发生的变化。
风速（或风功率变化）年变化是从1月到12月的月平均风速（或风功率密度）变化。
12.[风速或风功率密度]日变化 /diurnal variation 以日为基数发生的变化。
月或年的风速（或风功率密度）日变化是求出一个月或一年内，每日同一钟点风速（或风功率密度）的月平均值或年平均值，得到0点到23点的风速（或风功率密度）变化。
风切变 /wind shear 风速在垂直于风向平面内的变化。
13.风切变指数 /wind shear exponent 用于描述风速剖面线形状的幂定律指数。
极端风速定义及分类
极端风速定义及分类一、引言极端风速是指在一定时间范围内出现的风速超过正常范围的极端天气现象。
极端风速的出现对人类生活、农业、交通、建筑等方面都会产生重要影响。
因此，准确定义和分类极端风速对于预防和减轻极端天气带来的损失具有重要意义。
二、极端风速的定义极端风速的定义可以从多个角度进行思考。
一种常用的定义是指在某一时间段内，风速超过某个特定的阈值被认为是极端风速。
这个阈值可以根据历史数据进行统计得出，也可以根据实际需求进行设定。
另一种定义是指风速超过平均风速的某个倍数被认为是极端风速。
这种定义方法更加灵活，可以根据不同地区、不同季节的特点进行调整。
三、极端风速的分类根据风速的强度和影响范围，极端风速可以分为以下几类：1. 热带风暴热带风暴是一种强度较弱的极端风速现象，通常伴随着大量的降水和雷电活动。
热带风暴的风速一般在每小时40到75英里之间，对于建筑物和树木造成的破坏相对较小。
2. 飓风飓风是一种非常强大的极端风速现象，风速通常超过每小时75英里以上。
飓风伴随着巨大的降水和风暴潮，对于沿海地区和岛屿的破坏非常严重。
飓风的分类可以根据风速的强弱分为几个等级，如五级飓风是最强大的一类飓风。
3. 龙卷风龙卷风是一种狭长的强大旋风，通常伴随着强烈的风暴和雷电活动。
龙卷风的风速非常高，可以达到每小时300英里以上。
龙卷风的直径相对较小，但是破坏力非常强大，可以摧毁房屋和树木。
4. 局地大风局地大风是一种较为常见的极端风速现象，通常发生在山区或沙漠地区。
局地大风的风速可以达到每小时60到90英里，对于农作物和建筑物造成的破坏较为严重。
四、极端风速的影响极端风速对人类生活和社会经济发展都会产生重要影响。
以下是极端风速可能带来的影响：1.破坏建筑物和基础设施，导致人员伤亡和财产损失；2.中断电力供应和通信网络，造成社会秩序混乱；3.影响农作物生长和渔业生产，导致粮食和食品短缺；4.增加交通事故的风险，影响交通运输的正常进行。
ERA5资料在蓟州复杂地形下的检验与应用
海 洋 气 象 学 报
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＭＡＲＩＮＥ ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＹ
２０２４ 年 ２ 月
Ｖｏｌ.４４ Ｎｏ.１
Ｆｅｂ.ꎬ ２０２４
邹双泽ꎬ白爱娟ꎬ何科ꎬ等.ＥＲＡ５ 资料在蓟州复杂地形下的检验与应用[ Ｊ] .海洋气象学报ꎬ２０２４ꎬ４４(１) :１１８￣１２８.
ｃａｎ ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｗｅａｔｈｅｒ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｓｔｒｏｎｇ ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｊｉｚｈｏｕꎻ Ｄａｘｉｎｇ ｓｏｕｎｄｉｎｇ ｓｔａｔｉｏｎꎻ ＥＣＭＷＦ Ｒｅａｎａｌｙｓｉｓ ｖ５ ( ＥＲＡ５ ) ꎻ ａｅｒｉａｌ ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎꎻ
发展专项( ＣＸＦＺ２０２２Ｊ０１２)
第一作者简介:邹双泽ꎬ女ꎬ硕士ꎬ工程师ꎬ主要从事灾害性天气监测预警研究ꎬ３１７９７３１３３＠ ｑｑ.ｃｏｍꎮ
通信作者简介:白爱娟ꎬ女ꎬ博士ꎬ教授ꎬ主要从事天气动力学研究ꎬｂａｉａｊ＠ ｃｕｉｔ.ｅｄｕ.ｃｎꎮ
第１期
邹双泽等:ＥＲＡ５ 资料在蓟州复杂地形下的检验与应用
难ꎮ 又如河南郑州“７２０” 特大暴雨[４－５] ꎬ造成全市
需要验证ꎮ
暴雨[１－３] ꎬ引发的城市内涝和山区泥石流造成 ７８ 人遇
３８０ 人因灾死亡或失踪ꎮ 在特定天气形势和环境条
得到广泛应用[１６] ꎬ但在复杂地形区资料的可靠性仍
一方面ꎬ处于复杂地形的天津蓟州短时强降水
件下产生的强对流天气是短时临近预报的重难点ꎬ高
ｓｔｒｏｎｇ ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ ｉｎｄｅｘ
辨率高的优点ꎬ能够提供对流层各高度层的温度、湿
风电专业词汇(中英)
载荷状况（load case）:设计状态与引起构件载荷的外部条件的组合。
风矢量（wind velocity）:空间任一点的风矢量是气体微团通过该点位置的时间导数。
旋转采样风矢量（rotationally sampled wind velocity）：旋转风轮上某固定点经受的风矢量。
极端风速（extreme wind speed）:t秒内平均最高风速，它可能是特定周期（重现周期）T年一遇。
注：参考重现周期T=50年和T=1年，平均时间t=3秒和t=10秒。
极端风速俗称为“安全风速”。
安全风速（survival wind speed）:结构所能承受的最大风速的俗称。
参考风速（reference wind speed）:用于确定风力机级别的基本极端风速参数。
注：极端风速应小于或等于参考风速。
瑞利分布（RayLeigh Distribution）:风速的概率分布函数，分布函数取决于尺度参数。
尺度参数控制平均风速的分布。
威布尔分布(Weibull distribution):风速的概率分布函数，分布函数取决于形状参数和尺度参数。
形状参数控制分布宽度。
风切变(wind shear):风速在垂直于风向平面内的变化。
风廓线(wind profile)；风切变律(wind shear law):风速随地面高度变化的数学表达式。
阵风(gust):超过平均风速的突然和短暂的风速变化。
湍流强度(turbulence intensity):标准风速的偏差与平均风速的比率。
用同一组测量数据和规定的周期进行计算。
功率系数(power coefficient):净电功率输出与风轮扫掠面上从自由流得到的功率之比。
桨距角(pitch angle):通常为100℅叶片半径处叶片弦线与风轮旋转平面间的夹角。
标准风速(standardized wind speed):利用对数风轮廓线转换到标准状态（10m 高，粗糙长度0.05m）的风速。
风速概率分布参数的矩估计解法
风速概率分布参数的矩估计解法
刘鹏;王伟胜
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2002(029)0z1
【摘要】平均风速是反映风资源状况的一个重要指标.研究表明,应用最小二乘解法求得的风速Weibull分布参数不能准确地反映平均风速指标.对此,提出应用矩估计方法求解weibull分布的参数,并应用两种方法对实际测风数据和随机生成的风速序列进行了参数计算与比较,结果表明矩估计方法精度较高.
【总页数】4页(P154-157)
【作者】刘鹏;王伟胜
【作者单位】中国电力科学研究院,北京,100085;中国电力科学研究院,北
京,100085
【正文语种】中文
【中图分类】TK81
【相关文献】
1.GEV分布参数的部分概率权重矩估计方法 [J], 原秀红;宋松柏
2.P-Ⅲ型分布参数的线性矩估计法及期望概率研究 [J], 白丽;夏乐天;魏玉华
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5.复合极值分布参数的概率权矩估计 [J], 韩月丽;史道济
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风速概率分布估计和风能评估2016翻译最终版
风速概率分布估计和风能评估2016摘要风能的统计特征以及合适的风力发电机组的选择对于有效评估风力发电潜力和设计风电场至关重要。
本研究以中国中部四个地点为例，对风速概率分布的流行参数和非参数模型以及这些模型参数的估计方法（广泛使用的方法和随机启发式优化算法）进行了比较。
仿真结果表明，非参数模型在拟合精度和操作简便性方面优于所有选定的参数模型，随机启发式优化算法优于广泛使用的估计方法。
本研究还回顾和讨论了文献提出的六个功率曲线以及风能潜在评估过程中涡轮机之间相互唤醒效应引起的功率损耗。
评估结果表明，功率曲线的选择影响风力涡轮机的选择，考虑相互唤醒效应可能有助于优化风能评估中的风电场设计。
目录1 介绍 (1)2 以前的工作概述 (2)2.1 风速分布函数概述 (2)2.2估计方法概述 (4)3 数据收集和简要分析 (5)4 风速分布突变试验 (5)4.1 Mann-Whitney U检验 (5)4.2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验） (6)5 参数模型和非参数模型 (6)5.1 常规分布 (6)5.2 用于估计参数的方法 (6)5.2.1 时刻法（MM） (6)5.2.3 最小二乘估计（LSE）法 (6)5.2.4 最大熵原理法（MaxE） (6)5.3非参数模型 (7)5.4杜鹃搜索（CS）算法 (7)6 仿真比较结果 (7)6.1 评价标准 (7)6.2 突变试验分析 (8)6.3 分析估算结果 (8)6.3.1 分析参数模型 (8)6.3.2 参数和非参数建模的比较 (9)7 风能评估 (10)7.1 风力密度的计算 (10)7.2 风力发电机效率 (10)7.3 计算因素 (10)7.4 风电场风电损耗估算 (10)7.5 风能计算与分析 (11)8 结论 (12)1 介绍由于社会，经济和工业的快速发展，中国对能源的需求正在急剧增长。
化石燃料在中国的能源消耗中起着关键作用。
IEC61400-1-2005风电机组设计要求标准英汉对照
需要什么文档直接在我的文档里搜索比直接在网站大海捞针要容易的多也准确省时的多
INTERNATIONAL STANrbines – Part 1:
Design requirements
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基于Copula函数的风速相关性建模及概率最优潮流分析
Gumbel-Copula，Clayton-Copula 以及 Frank-Copula，
下面主要介绍阿基米德 Copula 函数的相关概念和
特性。
阿基 米 德 Copula （ Archimedean Copula） 分 布
函数的表达式为 C（ u1 ，u2 ，…，uN） = φ －1 （ φ（ u1 ） + φ（ u2 ） +
第 40 卷第 5 期 2013 年 9 月
华北电力大学学报 Journal of North China Electric Power University
Vol. 40，No. 5 Sep． ，2013
doi： 10. 3969 / j. ISSN. 1007 － 2691. 2013. 05. 10
Modeling of wind speed correlation and analysis of probabilistically optimal power flow based on Copula function
XU Yu-qin，ZHANG Lin-hao
（ School of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，China）
0引言
针对日趋 严 重 的 环 境 问 题 与 能 源 危 机，风 电 产业的开发 利 用 受 到 了 国 家 的 高 度 重 视，成 为 发 展速度最快的新能源发电方式［1］。风能具有随机
收稿日期： 2013 － 05 － 04．
性、间歇性的特点，同时由于风力资源的地域分布 特征，风电场往往以集群方式接入电网，这些特性 对电力系统的稳定运行与经济调度产生了一定影 响。
气象行业专业英语课文翻译
根据1961年世界气象组织大气学委会公布的标准，地球大气被划分为5个主要层次：对流层，平流层，中层，热成层以及外逸层。这些层次之间邻接着4个浅薄的过渡区域：对பைடு நூலகம்层顶，平流层顶，中层顶以及热成层顶。
对流层是介于地球表面和对流层顶之间的大气低层．在对流层中，温度以平均6.5°C/km的递减率随高度的增加而降低，其上边界在极地和中纬度地区大约位于8—12Km的高度，在热带地区大约位于16-18Km的高度。在极地和中纬度，对流层包含了大气层中空气质量的75%左右，然而在热带地区，包含了大约90%。对流层顶是一个中间层次，据观测，其温度是逆温或是等温分布。
第一课 大气的结构和组成
就像海洋中的鱼一样,人类被局限在大气中一个非常狭窄的层次之内。虽然地球的大气层在水平方向上的不均匀性比在垂直高度上的不均匀性要小得多。但它确确实实在水平和垂直两个方向上都是不均匀的。
人们设计了各种各样的标准来划分大气的层次。有的基于垂直温度廓线的性质，有的根据空气在不同高度上的大气成分，有的根据大气在不同高度上对飞机的影响来划分等等。根据空气温度随高度的变化来划分（大气的层次）是气象文献中用得最普遍的一种划分方法。
2.? 锋波低压
低压（又称低压区或气旋），是一个有着或多或少等压环流形式的相对低压区。他们直径覆盖100-3000Km，通常有4-7天的生命史。具有这些特征的系统在每日的天气图上很突出，被称为具有天气尺度的特点。至少在中纬度地区，低压通常是与相对的气团之间的辐合联系在一起的。这些气团之间的交界面发展成波的形式，它的峰位于低压区的中心。锋波围住了波前变性的冷空气和波后新鲜冷空气之间的一团暖空气。锋波的形成也造成了原始空气团不连续的两部分之间的差异。每一部分在冷暖空气之间具有明显的边界，每一部分邻近区域的天气特征十分不同。锋面的这两部分由名为暖锋-----波的前边缘和冷锋-----波后冷空气来区分。
风速风向联合概率密度分布的一种经验函数模型
风速风向联合概率密度分布的一种经验函数模型
陈隽;徐骏飞
【期刊名称】《防灾减灾工程学报》
【年(卷),期】2014()1
【摘要】对风速与风向边缘分布采用统一的极值概型描述,提出了一种可适用于多峰极值以及总体样本的风速风向联合概率分布函数的经验解析表达式。
模型包括7个参数,可由实测数据利用非线性最小二乘方法拟合得到。
对模型参数拟合时的初值选取方法提出了建议,并对典型的风向双峰值情况,给出了峰向区间的划分方法;利用双峰总体、双峰极值以及单峰极值3种不同类型的实测数据,检验了模型的适用性。
结果表明,该模型可以较好地描述不同类型总体样本或极值样本的风速风向联合概率密度特性,可供风向设计风速的确定、风速评估及场地风能评估等工程问题参考。
【总页数】7页(P13-19)
【作者】陈隽;徐骏飞
【作者单位】上海防灾救灾研究所;同济大学建筑工程系
【正文语种】中文
【中图分类】O211.9
【相关文献】
1.极值风速风向的联合概率密度函数
2.上海地区风速风向联合概率密度函数的研究
3.基于最大熵原理的联合风速风向概率密度函数建模方法
4.合肥地区大气风速风向联合概率密度函数研究
5.基于风速风向联合分布理论的梁桥风荷载分析
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改进最优集合预报方法对北京极端气温和风速预报的检验
郝翠,张迎新,徐路扬,等.2022.改进最优集合预报方法对北京极端气温和风速预报的检验[J].暴雨灾害,41(4):467-476HAO Cui,ZHANG Yingxin,XU Luyang,et al.2022.Verification of improved analog ensemble methods for forecasting extreme temperature and wind speed in Beijing [J].Torrential Rain and Disasters,41(4):467-476改进最优集合预报方法对北京极端气温和风速预报的检验郝翠,张迎新,徐路扬,邢楠,戴翼,李靖(北京市气象台，北京100089)摘要:联系当前极端天气预报服务的需求，在最优集合预报(Analog Ensemble,AnEn)的基础上，结合模式输出统计(Model Output Statistics,MOS)方法，设计了2种基于欧洲中期天气预报中心全球确定性预报模式(EC 模式)的预报改进方案(方案I、方案II)，首先以2016—2018年EC 模式预报及其相应的观测值为训练集，对方案I、方案II 和AnEn 对2019年1月1日—12月31日北京地区364个观测站的极端气温和风速预报的总体效果进行了检验评估，结果显示无论对极端气温(T )还是极端风速(V M )，方案I 和方案II 的预报准确率相比AnEn 均有提升，方案II 的提升效果更好。
然后，按第2、第98百分位数，定义北京地区各站极端低温(T m )和极端高温(T M )的阈值分别为-22.3℃和38.8℃，方案I 和方案II 对该地区T 的总体预报效果表明，两种方案在AnEn 基础上均有明显改进，其平均绝对误差(E MA )分别降低11.90%和21.43%；同理，按第98百分位数，定义北京地区各站V M 阈值为20.3m ·s -1，方案I、方案II 对V M 预报的E MA 相比AnEn 分别降低23.08%和26.52%。
指数分布连续时间下事件发生的概率分布
指数分布连续时间下事件发生的概率分布在统计学中，指数分布是连续概率分布之一，用来描述在连续时间下事件发生的概率分布。
它具有许多重要的应用，特别是在可靠性工程、排队论和风险分析等领域中。
本文将介绍指数分布的基本概念、性质以及计算方法。
一、指数分布的定义指数分布是一种连续概率分布，它描述了持续时间内事件发生的概率分布。
它具有非负值、单调递减和无记忆性的特点。
指数分布的概率密度函数如下：f(x) = λ * exp(-λx)其中，λ是分布的单位时间发生率，也称为速率参数。
二、指数分布的性质1. 非负性：指数分布的取值范围从0开始，概率密度函数在整个实轴上都是非负的。
2. 单调递减性：随着时间的增加，事件发生的概率逐渐减小。
3. 无记忆性：指数分布具有无记忆性的特点，即已经等待了一段时间后，再等待事件发生的时间仍然服从指数分布。
三、指数分布的期望和方差指数分布的期望和方差可以通过以下公式计算：期望= 1 / λ方差= 1 / λ^2四、指数分布的应用1. 可靠性工程：指数分布常用于描述设备的故障间隔时间。
例如，当设备的故障率是一个常数时，其故障间隔时间就可以用指数分布来描述。
2. 排队论：指数分布用于描述顾客到达和服务时间之间的间隔时间，从而用于研究排队系统的性能和效率。
3. 风险分析：在风险分析中，指数分布可以用来描述风险事件的发生时间间隔，帮助评估风险的大小和可能性。
五、指数分布的计算方法计算指数分布的概率可以使用概率密度函数、累积分布函数或逆函数方法。
1. 概率密度函数：给定指数分布的参数λ和时间值x，可以通过概率密度函数计算出该时间值下事件发生的概率。
2. 累积分布函数：指数分布的累积分布函数可以计算从0到给定时间值x内事件发生的概率。
3. 逆函数方法：逆函数方法可以用来计算给定事件发生概率的时间值。
六、总结本文介绍了指数分布在连续时间下事件发生的概率分布，并描述了其定义、性质、期望和方差。
指数分布在可靠性工程、排队论和风险分析等领域中具有广泛的应用。
风速概率密度函数解析
风速概率密度函数解析【风速概率密度函数解析】简介：风速是大气中气体运动的一种表现形式，具有重要的气象和工程应用价值。
为了更好地了解和利用风速，研究人员提出了风速概率密度函数的概念，它是描述风速分布的数学函数。
在本文中，我们将对风速概率密度函数进行深入解析，探讨其特性和应用。
一、风速概率密度函数概述1.1 什么是风速概率密度函数风速概率密度函数（Probability Density Function, PDF）是描述风速分布的一种数学函数。
它可以用来表示在特定时间和空间范围内不同风速的出现概率，从而帮助我们了解风速的变化规律。
1.2 风速概率密度函数的意义和应用风速概率密度函数可以用于天气预报、气象灾害预警以及风能资源评估等领域。
通过研究不同地区、不同季节和不同高度的风速概率密度函数，我们可以更好地预测风速的变化趋势，为工程项目的设计和规划提供参考依据。
二、风速概率密度函数的特性2.1 连续性风速概率密度函数是一个连续函数，在整个定义域上都有定义。
这使得我们可以准确地描述不同风速之间的变化情况，从而更好地了解局部和整体风速的特性。
2.2 归一性风速概率密度函数在整个定义域上的积分等于1。
这意味着不论风速的取值范围如何，所有风速的出现概率之和都等于1。
这有助于我们对不同风速的出现概率进行比较和分析。
2.3 峰态和偏态风速概率密度函数的峰态和偏态反映了风速分布的形状特征。
峰态表示风速分布的峰值高低和陡峭程度，偏态表示风速分布的偏斜情况。
通过对风速概率密度函数的峰态和偏态的分析，我们可以了解风速分布的整体特征。
三、风速概率密度函数的应用案例3.1 风能资源评估风能资源评估是指通过对风速概率密度函数的分析，来评估某地区的风能资源丰度和可开发潜力。
通过分析不同季节和不同高度的风速概率密度函数，我们可以确定适合建设风能发电项目的最佳地点，并为风能发电量的预测提供依据。
3.2 气象灾害预警风速概率密度函数可以用于气象灾害预警，例如台风、龙卷风等天气极端事件。
极端风速定义及分类
极端风速定义及分类极端风速定义及分类1. 定义极端风速是指风的强度超过平均风速的一定阈值，通常是指在短时间内突然增大的风速。
2. 分类极端风速可以根据不同的因素和标准进行分类。
下面是几种常见的分类方式：•按气象条件分类–热带气旋风速：指热带气旋（如台风、飓风等）中心附近的最大持续风速。
根据国际标准，台风的极端风速一般超过33米/秒。
–龙卷风速：指龙卷风中心附近的最大持续风速。
龙卷风通常是短暂而强烈的，极端风速可以超过100米/秒。
–强风速：指除热带气旋和龙卷风之外的其他风暴或强风天气中的极端风速。
一般认为，强风速超过20米/秒即属于极端风速。
•按严重程度分类–强风速：指造成轻微破坏的极端风速，可能导致树木倒伏、轻微房屋损坏等。
–狂风速：指造成中等破坏的极端风速，可能导致树木连根拔起、较严重房屋损坏等。
–飓风速：指造成严重破坏的极端风速，可能导致树木被连根拔起、房屋倒塌等。
•按地理位置分类–沿海地区极端风速：指发生在沿海地区的极端风速。
由于海洋的影响，沿海地区通常会有较高的风速。
–内陆地区极端风速：指发生在内陆地区的极端风速。
由于地形和气候等因素，内陆地区的极端风速可能具有特定的特点。
总结极端风速是指风的强度超过平均风速的一定阈值，可以根据气象条件、严重程度和地理位置等因素进行分类。
按气象条件可分为热带气旋风速、龙卷风速和强风速；按严重程度可分为强风速、狂风速和飓风速；按地理位置可分为沿海地区极端风速和内陆地区极端风速。
不同分类方式可以帮助人们更好地了解和应对不同类型的极端风速。
3. 按风向分类•顺风速：指风向与被观测物体朝向相同，风速超过一定阈值的情况。
顺风速通常比逆风速更常见，常见于台风或风暴等强风天气。
•逆风速：指风向与被观测物体朝向相反，风速超过一定阈值的情况。
逆风速较少见，可能出现在被山脉等地形阻挡的地区。
4. 按持续时间分类•短时极端风速：指极端风速的持续时间较短暂，通常在几分钟到几小时之间。
风电场风速概率分布参数计算方法的研究
风电场风速概率分布参数计算方法的研究风电场的风速概率分布参数是评估风电场风能资源的重要指标，对于风电场的设计、运营和管理具有重要意义。
因此，研究风电场风速概率分布参数的计算方法是风电行业的重要研究方向之一。
目前，常用的风速概率分布参数计算方法主要有以下几种：1. 统计分析法：通过对风速数据进行统计分析，得到风速概率分布参数。
常用的统计分析方法包括最小二乘法、最大似然法、矩估计法等。
2. 物理模型法：通过建立风速的物理模型，利用模型参数计算风速概率分布参数。
常用的物理模型包括Weibull分布模型、Rayleigh分布模型等。
3. 数值模拟法：通过数值模拟方法，模拟风场的风速分布，得到风速概率分布参数。
常用的数值模拟方法包括CFD模拟、大气模式模拟等。
以上三种方法各有优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法进行计算。
同时，还需要注意数据的质量和数量，以及计算结果的可靠性和精度。
最新风电专业术语大全(英语)
风能/wind energy 空气流动所具有的能量。
风能资源/wind energy resources 大气沿地球表面流动而产生的动能资源。
空气的标准状态/standard atmospheric state 空气的标准状态是指空气压力为101 325Pa，温度为15℃（或绝对288.15K），空气密度1.225kg/m 3 时的空气状态。
风速/wind speed 空间特定点的风速为该点空气在单位时间内所流过的距离。
平均风速/average wind speed 给定时间内瞬时风速的平均值。
年平均风速/annual average wind speed 时间间隔为一整年的瞬时风速的平均值。
最大风速/maximum wind speed 10分钟平均风速的最大值。
极大风速/extreme wind speed 瞬时风速的最大值。
阵风/gust 超过平均风速的突然和短暂的风速变化。
年际变化/inter-annual variation 以30年为基数发生的变化。
风速年际变化是从第1年到第30年的年平均风速变化。
[风速或风功率密度]年变化/annual variation 以年为基数发生的变化。
风速（或风功率变化）年变化是从1月到12月的月平均风速（或风功率密度）变化。
[风速或风功率密度]日变化/diurnal variation 以日为基数发生的变化。
月或年的风速（或风功率密度）日变化是求出一个月或一年内，每日同一钟点风速（或风功率密度）的月平均值或年平均值，得到0点到23点的风速（或风功率密度）变化。
风切变/wind shear 风速在垂直于风向平面内的变化。
风切变指数/wind shear exponent 用于描述风速剖面线形状的幂定律指数。
风速廓线/wind speed profile, wind shear law 又称“风切变律”，风速随离地面高度变化的数学表达式。
湍流强度/turbulence intensity 标准风速偏差与平均风速的比率。
大气工程中的风速频率分布特性研究
大气工程中的风速频率分布特性研究大气工程是研究大气现象及其对人类活动的影响的一门学科。
而在大气工程中，风速是一个非常重要的参数，因为风速直接影响着风能利用、建筑物结构设计、城市规划等方面。
因此，研究风速的频率分布特性对于大气工程的实施具有非常重要的意义。
风速频率分布特性是指在某一地点或区域内，风速的频率出现规律性的分布。
常见的风速频率分布特性包括魏布尔分布、罗伊德分布、简单指数分布等。
这些分布描述了不同风速等级的出现频率和可能性，对于大气工程的设计和规划具有指导意义。
首先，魏布尔分布是在大气工程中常用的一种风速频率分布特性。
魏布尔分布是一个关于风速与概率的函数，通常用来描述较低风速区域的频率分布。
它的特点是在低风速区有较高的频率，而在高风速区则有较低的频率。
这个分布特性对于风能利用和建筑物的设计起到了重要的指导作用。
另一种常见的风速频率分布特性是罗伊德分布。
罗伊德分布是一种参数分布，它描述了中等到高风速区域的频率分布。
罗伊德分布的特点是在高风速区域有较高的频率，而在低风速区则有较低的频率。
对于城市规划和风险评估等方面，罗伊德分布的研究具有重要意义。
除了魏布尔分布和罗伊德分布外，简单指数分布也是一种常用的风速频率分布特性。
简单指数分布是一种描述较高风速区域的频率分布。
它的特点是在较高风速区域有较高的频率，而在低风速区则有较低的频率。
这个分布特性在风能利用、工程设计和建筑物安全评估等方面具有重要的应用价值。
在大气工程中，研究风速频率分布特性的方法主要包括观测方法和模型方法。
观测方法是通过对多年气象观测资料的分析，得到风速频率分布特性的统计结果。
而模型方法则是通过建立数学模型，利用气象要素的统计性质，推导出风速频率分布特性的近似表达式。
总之，大气工程中的风速频率分布特性研究对于风能利用、建筑物设计和城市规划等方面具有重要影响。
通过研究不同风速频率分布特性，可以更加准确地评估风能资源、设计合理的建筑物结构，为人类活动提供更有针对性的指导。
风速概率密度函数
风速概率密度函数（Probability Density Function ofWind Speed）1. 引言风速是大气科学中重要的气象参数之一，具有广泛的应用领域，如气象预报、风能利用、建筑设计等。
为了研究和应用风速数据，需要对其进行统计分析和建模。
其中，概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是描述随机变量在不同取值上的概率分布的函数。
在风能利用和建筑设计等领域，风速概率密度函数是一种常用的统计模型，用于描述风速的分布特征，为工程设计提供依据。
在本文中，将详细讨论风速概率密度函数的定义、用途和工作方式。
2. 概率密度函数的定义概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是一种描述连续型随机变量的概率分布函数。
它表示在某个取值范围内，随机变量落在该范围内的概率密度。
对于风速的概率密度函数，假设风速为连续型随机变量，记为X。
其概率密度函数表示为f(x)，即在某个风速取值x附近的概率密度。
3. 风速概率密度函数的用途风速概率密度函数在工程设计中具有重要的应用价值，主要体现在以下几个方面：3.1 风能利用在风能利用领域，风速概率密度函数是确定风能资源的关键工具之一。
通过对概率密度函数的分析，可以了解某个地点风速的分布特征，判断风能资源的优劣。
根据概率密度函数，可以计算平均风速、最大风速等参数，为风电场选址和风能发电机组的设计提供依据。
3.2 建筑设计在建筑设计中，风速概率密度函数用于风荷载计算。
通过对概率密度函数的分析，可以确定某个地点不同风速区间内的发生概率，进而计算建筑物所受的风荷载。
根据概率密度函数，可以确定设计风速、设计风荷载等参数，为结构设计提供依据。
3.3 气象预报在气象预报中，风速概率密度函数用于评估预报结果的可信度。
通过对概率密度函数的分析，可以比较预报结果和观测数据之间的差异，进而评估预报的准确性和可靠性。
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极端风速和发生时间间隔分布的概率分布研究摘要：这篇论文是基于香港记录的极端风速数据对极端风速及其发生时间间隔分布可能性的研究调查。
I型极值分布、三参数Weibull分布、双参数Weibull分布都被这项研究所采用来匹配风速数据。
假设检验发现，尽管这三种分布型都适合用来描述计算风速数据的分布可能性，但是I型极值分布和三参数Weibull分布比二参Weibull分布更加恰当一些。
据观察，特定极端风速的发生时间间隔是随着三参数Weibull分布或二参Weibull分布的随机变量，而二参Weibull分布模型相对来说是一个更好的选择。
给出一个研究案例来讨论可能性分析的结果。
1．介绍对结构的风载荷评估需要对结构寿命内的预测对风知识有一个最全面深入的了解。
Davenport是最早运用概率统计理论来决心风速设计的研究人员之一。
各种分布可能性的模型已经被用于或者建议用于记录的风速的统计分析。
在这些模型之间，I型极值分布就是众所周知的Gumbel分布，一个拟合最大值的经典模型。
Gumbel促进了I型极值分布在特大洪水预报中的应用。
1970年以后，很多研究人员都认为I型极值分布是适合于极端风速数据分布研究的。
因此，I型极值分布是在世界各地结构设计规范和标准采用的最常用的方法。
广义极值分布是由Jenkinson通过合并三个极值分布类型到一个简单的数学形式中来的，这一概念模型已经被广泛的使用于风工程当中。
一个新的极值分布模型，实际上已经覆盖了I型极值分布的模型，被Li等人所建议提出来，这是最近应用到风行动下玻璃包层的时间依赖性可靠性分析。
这些研究表明这个新的分布对于描述极值风速的可能性分布是一种有效的和灵活的工具。
Gomes 和Vickery通过应用Gumbel极值分布提出了一种在混合天气状态下用于极值风速分析的新方法。
与广义极值分布十分相近的广义帕累托分布被很多研究人员应用到适应极值风速。
正如Holmes 和Moriarty所评论，她的最大优势在于利用感兴趣的风暴所产生的高阵风上的相关数据，而不仅仅是年最大风速，同时也没有必要为了一个值而每年进行分析。
威布尔分布是另一种广泛使用于适应风速数据的分布模型。
Stewart 和Essenwanger通过威布尔分布研究地球近地层风速的频率分布，发现在极值预报中三参数模型比二参数模型要更好。
Deaves和Lines展示了一种适应风速数据的提高方法到威布尔分布中，也证明了二参数威布尔分布可以适应于所有风速数据的全部范围，也证明风速计分辨率是足够的，十分钟平均风速也是适用的。
Ulgen和Hepbasli通过使用Izmir的风速数据检查了两种风速分布功能的威布尔参数分布，同时也威布尔分布和瑞利分布相比较。
威布尔分布被发现是最准确的分布为根的试验方法的均方误差，并适合于表示的风速数据密尔的实际概率分布。
Lun和Lam计算出数值估计并用威布尔二参数分布功能去描述过去30年的一组风数据的风速频率分布，并检查了三个地方：一个城区、一个城市中心极其暴露的区域和香港一个开放的海域威布尔密度分布功能的两个参数。
很多先前的关于风速可能性分布分析的研究，包括上面所提及的，都主要关于风速概率分布的测定。
据记录，一般在先前的研究当中都只是考虑了风速的大小和方向和发生频率；而强风发生间隔的可能性分布是常常被忽略的。
在这项研究中将会呈现一个指定的强风速的发生间隔实际上是具有某种概率分布的随机变量。
然而，这种现象是还没有调查以往概率分析的基础上。
为了精确的估计极值风速，同时考虑指定风速发生可能性和它的发生间隔是很合理的。
在这篇文章中，风速的发生频率和发生间隔都将被考虑到极值风速可能性分析当中。
一项案例研究展示是在基于香港记录的极端风速数据上。
据作者所知，这项研究可能是风工程中的第一次尝试对极值风速进行“发生间隔”的可能性分析去研究哪种可能性是适合发生间隔的可能性密度函数描述的。
2.分析方法论2.1 概率分布模型和假设检验2.1.1 I型极值分布Jenkinson把三种极值分布整合到一个单一的数学形式，这个叫做一般型极值分布。
={ * +}(1)是自由变量x的累积概率分布函数。
参数、、k分别是比例因子、位置因素和形状因子；在k<0、k>0、k=0的情况下（1）式分别会变成Ⅱ型极值分布（Frechet分布），Ⅲ型极值分布和I型极值分布。
这三种分布中最长用的分布是I型极值分布，也就是众所周知的I型极值分布，尤其用于描述极值风速的分布。
I型极值分布的累积分布函数可以被写成下面的形式。
={ [ ]}(2)相应的概率密度函数f(x)是f(x)=*+{[]}（3）这个函数中的两个参数可由冈贝尔[6]提出的绘点位置的方法来确定。
2.1.2三参数Weibull分布另一个描述自由变量概率分布的灵活模型是威布尔分布。
他有三参数威布尔分布模型和两参数威布尔分布模型。
如果一个随机变量x服从三参数威布尔分布，则x的累计分布函数F(x)和概率密度函数f(x)有如下形式：= *+，if x(4)f(x)=( γ)[ ()],if x(5)三个参数、、分别是比例因子、形状因子和位置因素。
这些因子的值可以有矩量法来定。
威布尔分布时刻按以下来定义：=∫[ ]d x=+()Γ（1+1/）(6)其中，，的估计值是，∑( ) (7),因为，k=1、2/4，所以三个参数的估计值由以下等式决定：̂=（）/[ ] ; （8）̂= ; （9）̂=Γ（1+1/）; （10）2.1.3二参数Weibull分布如果=0（等式4和5），则三参数模型变成二参数模型。
然后，我们得到;= *+(11)f(x)=()[()](12)二参数模型中和的估计是相对简单的。
通过使用最小二乘法，和的值可以确定。
值得注意的是，如果和的自然对数被引用到等式11的两边，* （）+=-+ (13)这导致了一个直线上的双对数曲线图，Y =b+(14)Y=* （）+(15)b=-(16)z=(17)转换z=能够请容易的进行，直线可容易地获得，因此，两个参数都定下来。
2.1.4假设检验为了检验分布模型对风速数据的拟合度发生间隔的观察，柯尔莫哥洛夫测试将进行。
根据柯尔莫哥洛夫测试方法，X的分布函数定义为，而经验分布函数为:.k=1.2…n-1. (18)K是累计频率，n是样本大小。
定义统计学术语D为: D=max ≤ ≤ ||(19)如果置信度相关的参数a是给定的，D a的临界值，可以在洛夫测试方法的临界值表中，根据样本大小n和置信水平中找到。
如果D≤D a,这种分布型的拟合是不错的，否则拟合就不会太满意。
当D的值等于从所观察到的频率分布中得到的累积概率之间的差的最大值，从分布模型计算，较小Dn的值，会得到更好的分布拟合。
通常，置信水平取为90％，因此a=0.1.2.2极端风速的发生概率一旦一个特定极值风速Vd的发生间隔产生一个具有概率密度函数f()的概率分布，则特定极值风速Vd发生的平均再发生间隔由下决定：Td=∫d (20)极值风速Vd在[0，]之间发生的概率分布函数：F(t)=∫d (21)t是从走后一次出现的时间（年）。
3．案例研究1950-1994年间香港，由香港天文台所记录每年的最大阵风风速，如表1所示，在本文中采用来研究极值风速风概率分布以及其发生间隔。
3秒的阵风风速数据，如表1，是在横澜岛测量所得。
这个地方被认为是一个良好的观测场所，在被登录影响之前风场数据已经被记录。
横澜岛风速计是海面上70米高的，但是由于陆地本身的影响，测量的风特性被认为是更加适合于90米高度。
已经有很多进行的研究讨论香港的极值风速概率分布。
为香港设计的风速规范一直以来在风工程委员会就存在争论。
然而，参与到这场讨论中并不是我们的目的。
这篇文章的目的是用极端风速数据的良好记录，如表1，来研究极值风速的概率分布和发生间隔。
3.1年最大风速的概率分布为了估计不同风速的发生间隔，极值风速的概率分布必须被确定下，作为指定的风速的平均重复间隔为的风速的超限概率的倒数。
3.1.1参数估计记录中的风速数据符合I型极值分布，三参数威布尔分布和二参数威布尔分布。
在分布模型中的参数都有前面部分描述的方法来估算。
参数的估计值列在表2中，图1展示了年度阵风风速的累积经验分布，I型极值分布、三参数威布尔分布和二参数威布尔分布。
从图1可见，I型极值分布和三参数威布尔分布都比基于测量风速数据所得的经验分布更贴切，而二参数威布尔分布从经验分布中脱离出来。
图2显示了I型极值分布的概率密度、三参数威布尔分布、和二参数威布尔分布的比较。
相似的是，I型极值分布和三参数威布尔分布模型能够更好地拟合年最大风速。
如图2所示，I型极值分布和三参数威布尔分布都明显的向右歪斜，这与风速数据计算所得的1.1273的斜率结果相一致。
但是，二参数威布尔概率密度表现出一种模糊的偏态。
以上的比较和讨论都是显示I型极值分布和三参数威布尔分布比二参数威布尔分布更加好的拟合风速数据。
3.1.2假设检验柯尔莫哥洛夫测试用来检查描述极值风速概率分布的I型极值分布、三参数威布尔分布和二参数威布尔分布的适应性。
用等式（18）（19），三种分布的Dn值在表2中所列并决定。
I型极值分布、三参数威布尔分布、和二参数威布尔分布中的Dn值发现分别是1.10823、0.0780、0.1624，如表2所示。
三参数威布尔分布中的Dn值是最小的一个，他显示三参数威布尔分布是最适合年最大风速数据。
当样本大小为45、置信水平为90%（a=0.1）,D的值是0.1786.因此，D的三个值都比D小，由柯尔莫哥洛夫测试结果说明三种分布都适合来描述极值风速的概率分布。
一旦风速的概率分布确立，对应任何再发生的平均间隔风速就可以确定，这篇论文中叫他参照风速。
对应不同再发生的平均时间间隔的参照风速是根据三种适应的分布决定的，如表3所示。
表3中可以看到，由I型极值分布和三参数威布尔分布决定的对应不同再发生的平均时间间隔的参照风速是十分相近的。
尽管二参数威布尔分布通过了假设检验，但是由分布确定的参照风速，特定的对应100年内再发生的平均时间间隔的参照风速，是明显不合理的，同时显示二参数威布尔分布是不适合代表年最大风速数据的概率分布的。
3.2 几个特定的风速发生的时间间隔如表1中的年最大风速数据显示特定风速发生的时间间隔随机变化。
三个特定风速（39/40/41m/s）的发生间隔的概率分布在下文中展示和讨论。
香港1950-1995年间年最大阵风风速分布在图3中显示，那些超出三个特定风速的速度在图中被标注出来了。
特定风速的发生间隔在表4中列举出来。
从表中可以看出，对于指定风速，39m/或者更大，在发生间隔时间为1、2、3、4、8年的发生数分别是是4、5、4、2、1。