基于范数理论的混合半云模型在风速概率分布拟合中的优化

"本文针对混合半云模型在处理不规则风速概率分布拟合时存在的问题，提出了一种基于范数理论的改进方法，以增强模型的稳定性和拟合精度。传统混合半云模型依赖于概率密度峰值法，当风速数据出现扰动时，可能导致‘峰值偏离’，影响模型准确性。新方法首先利用风速历史数据获取概率密度统计离散点，然后运用L1或L2范数理论选择合适的拟合多项式，以确定概率密度峰值，从而确定风速概率分布的区域划分边界。实验结果表明，该方法能有效抵抗风速扰动，保持模型拟合度在99%以上，提高了模型的鲁棒性，减少了‘峰值偏离’对模型的影响。" 在风能领域，准确的风速概率分布模型是至关重要的，它关乎新能源资源评估和系统规划。传统的风速分布模型如正态分布、瑞丽分布和威布尔分布在处理规则风速数据时效果良好，但对不规则分布的适应性不足。云模型，特别是混合半云模型，通过在概率峰值处进行区域划分来提升拟合精度，但其抗干扰能力较弱。为了解决这个问题，文章引入了范数理论，其中L1范数和L2范数分别代表了不同的距离度量，用于选取概率密度峰值。 L1范数，也称曼哈顿距离，对奇异点的扰动具有较强的抵抗力，适合处理数据中的异常值。相比之下，L2范数，即欧氏距离，虽然计算简单，但在面对数据扰动时可能不如L1范数稳定。文献中提到，通过内点法可以有效解决L1范数求解的复杂性问题。 具体来说，该方法的步骤包括：(1) 分析风速历史数据，得到概率密度的离散点；(2) 使用L1或L2范数选择合适的多项式来拟合这些离散点；(3) 找到拟合多项式的峰值，该峰值对应于风速概率密度的边界，用于构建混合半云模型；(4) 最终，通过这种方法构建的模型能够在扰动风速数据下保持高拟合度，增强模型的稳定性和准确性。 通过对比实验，该方法的优势明显，它有效地避免了风速扰动对模型峰值选取的影响，提高了混合半云模型的拟合精度和鲁棒性，这对于风电场的规划和运行具有重要意义，有助于更精确地预测和利用风能资源。