基于AR法的输电塔线体系风速时程模拟
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基于AR模型模拟超高层建筑的脉动风速时程李春祥;都敏;韩兵康【期刊名称】《地震工程与工程振动》【年(卷),期】2008(28)3【摘要】风荷载是超高层建筑设计的主要荷载之一,而且通过风振时域分析可以更全面地了解超高层建筑风振响应特性,更直观地反映超高层建筑风致振动控制的有效性。
因此,本文使用线性滤波法即白噪声滤波法(white noise filtration method,WNFM)中的自回归(auto-regressive,AR)模型模拟超高层建筑的风速时程。
首先,考虑超高层建筑风速时程的时间和空间相关性,导出了四阶AR模型的参数表达式。
接着,基于AR模型模拟了一幢高度为200 m超高层建筑的风速时程。
最后,通过比较模拟风速功率谱、模拟自相关函数和互相关函数与目标风速功率谱、目标自相关函数和互相关函数的吻合程度,验证基于AR模型模拟超高层建筑风速时程的可行性。
【总页数】8页(P87-94)【关键词】超高层建筑;风荷载;风速时程;自回归模型;随机过程;模拟【作者】李春祥;都敏;韩兵康【作者单位】上海大学土木工程系,上海200072;同济大学土木工程学院,上海200092【正文语种】中文【中图分类】TU311【相关文献】1.基于AR模型的空间脉动风速时程模拟方法研究 [J], 赵海霞2.基于ARMA模型模拟高架桥的脉动风速时程 [J], 李春祥;谈雅雅;李锦华3.基于AR模型模拟的转体桥梁脉动风数时程 [J], 宋浩4.基于AR模型的大跨悬索桥脉动风速时程模拟 [J], 白泉;徐樊;杨少波5.基于线性滤波法的超高层建筑脉动风速时程模拟 [J], 常乐;郭小飞因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
风电机组塔架的脉动风速时程模拟叶赟;宫兆宇【摘要】In this paper, an autoregressive model(AR model) is used to simulate wind speed time series. e spectrum of simulated wind speed time series is found in agreement with the target spectrum, Davenport wind speed spectrum. Samples of the uctuating wind load on the nodes of a structure are obtained. Using the WAWS, the article builds an AR model to calculate the model order and edit a simulation program. rough the analysis on some wind turbines tower, the feasibility and e ciency of this simulation model is veri ed.% 本文简述了谐波合成法中的自回归模型(AR)模拟出给定风速功率谱的风速时程序列,并验证其与目标谱(Davenport谱)的一致性,从而得到作用在各节点的脉动风荷载时程样本的方法。
本文采用谐波合成法,建立了脉动风速时程的 AR 模型,编辑出脉动风速时程模拟程序,并对某风电机组塔架进行脉动时程分析,验证了该脉动风速时程模拟的可行性与有效性。
【期刊名称】《风能》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】6页(P72-77)【关键词】脉动风;数值模拟;自回归模型;风电机组塔架【作者】叶赟;宫兆宇【作者单位】内蒙古科技大学建筑与土木工程学院,包头 014010;内蒙古科技大学建筑与土木工程学院,包头 014010【正文语种】中文【中图分类】TM614高耸结构风荷载是结构设计时必须要考虑的一类重要的随机荷载,风振响应成为控制结构设计的重要因素。
基于AR线性滤波法脉动风模拟随着我国大跨度桥梁的出现,风荷载必然是其主要考虑对象。
风荷载分为平均风和脉动风,然而在研究分析桥梁一系列的震动问题上,脉动风又起主要控制作用。
有些桥址因气象资料不足,给分析研究带来了很多困难,以重庆朝天门长江大桥桥面为研究对象采用线性滤波法模拟脉动风。
标签:风场特性;大跨度桥梁;脉动风模拟1、引言我国多数地区以山地为主的国家,尤其是在西南片区。
中国拥有960万平方公里的国土面积,其中有近65%的山地。
我们要想在这种山地形修建公路,必然得修建桥梁。
要想研究向引起对桥梁的风致震动,必须研究清楚该桥址的风场特性。
我国中西部地区尤其是西南地区的大跨度桥梁通常位于高山峡谷的山区地带,然而这些地区通常缺乏历史气象记录,除此之外山区峡谷的阵风强烈,风速变化较为频繁,湍流强度较大,非平稳特性较为突出,桥址区风速场空间分布不但具有三维特征还很复杂,同跨海和跨江大桥桥址区的风场特性相比有着明显差异。
如果采用基于相关规范和规定的风特性进行分析,而不考慮桥址区地形的具体特征,将导致相当大的误差,甚至使计算结果发生质的变化。
由于风在山区峡谷地形条件下较为复杂,不同环境条件下桥址区的风场特性相差较大,没有类似风场可借鉴。
目前业界相关研究对复杂地形地貌区强风分布还少之又少,而风参数的不确定性是影响桥梁结构抗风研究精度最重要的因素[1]。
重庆朝天门长江大桥连接重庆三大中央商务区:弹子石、江北城、解放碑,大桥位于溉澜溪青草坪。
该桥为钢桁架拱桥形式,其主跨达552m,具有世界第一钢拱桥的称号。
大桥西接江北区五里店立交,东接南岸区渝黔高速公路黄桷湾立交,全长1741米,是主城一条东西向快速干道。
其重庆朝天门长江大桥周围环境如图1所示,由重庆交通科研设计院提供的主桁立面结构图,假设水面距桥墩顶面为20m,则主梁的离地高度为60米。
2、AR线性滤波法谐波合成法,主要是基于三角级数求和,以散谱逼近目标随机过程的随机模拟,其最大不足就是在运算时准备就绪比较低,对时间相关性的模拟是没有考虑在其中的,并且我们在进行模拟时每个频率都要做大量的运算[2]。
《输电导线微风振动防振建模与仿真》篇一一、引言随着电力系统的不断发展,输电导线在运行过程中经常面临各种挑战,其中之一就是微风振动问题。
微风振动对输电导线的长期安全运行带来很大隐患,可能引发疲劳损伤甚至断裂。
因此,针对输电导线微风振动的防振研究变得尤为重要。
本文将详细探讨输电导线微风振动的防振建模与仿真方法,旨在为实际工程提供理论支持和技术指导。
二、输电导线微风振动现象及影响因素输电导线在风力作用下会产生周期性振动,这种振动被称为微风振动。
微风振动的频率、振幅和方向等因素受到多种因素的影响,如风速、风向、导线张力、导线材料等。
这些因素共同作用,使得输电导线的振动情况变得复杂多变。
三、防振建模方法为了有效解决输电导线微风振动问题,需要建立相应的防振模型。
本文提出以下建模方法:1. 理论建模:基于流体力学、弹性力学等理论,建立输电导线微风振动的数学模型。
通过分析风速、风向、导线张力等参数对振动的影响,得出导线振动的规律和特点。
2. 实验建模:通过在实验室或现场进行实验,获取输电导线在不同风速、不同张力等条件下的振动数据。
利用这些数据,建立导线的振动模型,为后续的仿真分析提供依据。
3. 仿真建模:利用计算机仿真技术,将理论建模和实验建模的结果进行整合,建立输电导线微风振动的仿真模型。
通过调整模型参数,可以模拟不同条件下的导线振动情况,为防振措施的制定提供依据。
四、仿真分析在建立防振模型的基础上,进行仿真分析。
本文提出以下仿真步骤:1. 设定仿真参数:根据实际需求,设定风速、风向、导线张力等仿真参数。
2. 运行仿真:利用仿真软件,运行建立的防振模型,得到导线在不同条件下的振动情况。
3. 分析结果:对仿真结果进行分析,得出导线振动的规律和特点。
同时,对比不同防振措施的效果,为实际工程提供参考。
五、防振措施及优化根据仿真分析结果,提出以下防振措施及优化建议:1. 增加导线的刚度:通过改变导线材料、结构等方式,提高导线的刚度,降低振动幅度。
一种新的风电场风速时间序列建模及超短期预测方法李卫;席林【摘要】提出了一种新的风速时间序列建模方法.首先,将归一化后的历史风速时间序列分解为矢量集,按相似性度量原则提取相似性最高的多个矢量作为模型训练样本对的输入,再取相应矢量的下一时刻风速值作为训练样本对的输出,然后采用自适应模糊推理系统来对风速序列建模,再通过多步循环预测实现了风速的超短期预测.以上海地区某风场的实际风速数据为例,验证结果显示预测模型具备良好的精度.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2015(031)009【总页数】5页(P78-82)【关键词】风速预测;时间序列;相似性度量;ANFIS模型【作者】李卫;席林【作者单位】上海电气集团股份有限公司输配电分公司,上海200042;上海电气集团股份有限公司输配电分公司,上海200042【正文语种】中文【中图分类】TM614风电的间歇性和波动性对电力系统的安全、稳定运行以及电能质量均带来了严峻挑战,若能对风场发电功率做出准确的预测,则可有效减轻风电对整个电网的影响[1]。
由于风场的发电功率受风速影响最大,而风速具有很强的随机性,要实现精确的预测难度很大。
针对风速预测,国内外学者已提出了多种统计方法[2-8]。
文献[2-3]提出了以自回归滑动平均模型( ARMA)为基础的预测方法,该类方法通过挖掘风速时间序列蕴含的自相关性来确定一个能够描述风速序列的数学模型,进而达到预测目的;文献[4]则通过改进的径向基网络(RBF)来提高预测的精度;文献[5-8]则利用各类改进的支持向量回归机( SVR)来建模以期得到更准确的风速预测结果。
无论采用RBF网络或SVR来建模,历史样本的规模大小都会影响到建模计算时间,而实际风电预测系统要求的预测时间应为5 min以内。
因此,本文提出了一种基于矢量相似性度量的训练样本选择方法,将原始样本集规模大大缩减,并通过自适应模糊推理系统( ANFIS)[9]来实现数据建模,使得预测时间保证在可控范围,同时保证预测模型具备良好的精度。
基于AR模型的输电塔结构风荷载模拟技术
祝贺
【期刊名称】《吉林电力》
【年(卷),期】2006(34)2
【摘要】鉴于近年来强风对输电铁塔的破坏情况,采用时间序列分析中的AR模型方法来求取铁塔上脉动风的随机过程,研究了脉动风速和脉动风压的概率统计方法,找出了适合输电铁塔的自回归模型的阶数.实现了考虑空间相关性影响的输电铁塔水平脉动风压时程模拟,计算快速准确.同时给出了工程应用实例,结果合理.
【总页数】4页(P20-23)
【作者】祝贺
【作者单位】东北电力大学,吉林,吉林,132012
【正文语种】中文
【中图分类】TM753
【相关文献】
1.输电塔塔头平均风荷载的CFD模拟 [J], 谢华平;张回
2.钢管输电塔平均风荷载数值模拟 [J], 谢华平;何敏娟
3.输电塔平均风荷载数值模拟研究 [J], 郑远海
4.输电塔脉动风荷载功率谱模型及时程模拟 [J], 谢华平;张回;陈俊;尹志明
5.基于AR模型方法的多维脉动风荷载时程的模拟 [J], 王建平
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基于EEMD与AR建模的风电场风速预测何群;赵文爽;江国乾;谢平【摘要】针对风速时间序列的非平稳性与非线性,提出一种基于集合经验模式分解( EEMD)与AR建模分析的风电场风速集成预测方法。
首先运用EEMD对风速序列进行预处理,将其分解为一系列相对平稳的固有模态分量( IMF),突出原始风速序列的局部特征信息;然后利用AR建模对各分量进行预测分析,降低建模难度与预测成本;最后,将各分量的预测结果利用最小二乘法求得权值后进行集成得到风速序列的预测结果。
风电场实测数据验证表明,相比单一的AR建模预测和基于EMD的AR集成预测,该方法有效地提高了预测的精度。
%Aiming at the non-stationary and nonlinear of wind speed sequences ,an integrated method based on EEMD and AR modeling is proposed. The wind speed time series are firstly pretreated by EEMD and decomposed into a series of relatively smooth IMF components, highlighting the local characteristics of the original sequences. Then each IMF component is modeled and forecasted using AR modeling,thus reducing the difficulty of modeling and forecast costs. Eventually,the prediction results of each component are taken for integration by the least square method to get the right values. A set of wind speed data from some wind farm are verified and the results show that compared with the single AR modeling prediction and forecast based on EMD and AR integration,the proposed method can effectively improve the prediction accuracy.【期刊名称】《计量学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P181-186)【关键词】计量学;风速;集成预测;EEMD;时间序列建模;最小二乘法【作者】何群;赵文爽;江国乾;谢平【作者单位】燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TB971在石油化工能源日益枯竭的今天,风能作为一种清洁的可再生能源,受到了越来越广泛地关注,接入电网的风电容量也在不断增加。