基于马尔可夫链的自然风风向建模

季亮，谭洪卫，王亮

(同济大学 机械工程学院，上海，200092)

自然风是大气运动的结果，其风向、风速时刻都在发生变化。对于和自然风相关的科研领域，自然风风速、风向变化的基础数据和变化特征是至关重要的，例如：风能发电[1]，自然通风工程[2]，城市大气环境评价[3]，污染物排放扩散预测[4]等研究领域。然而，相关研究常常将自然风风速和风向视作一个稳态参数并选取某个时间段内平均风速和主导风向，以此作为边界条件进行研究。这种恒定风的假设，可能会导致研究结果偏离客观事实。因此，必须充分考虑风向和风速的动态变化。自然风动态变化的数据尽管可以通过气象台站的实测获得，但该方法存在诸多限制：获取实测数据耗费人力物力，也难免会存在数据缺失；实测的数据是历史数据，对于预测评估而言存在不足；尽管气象台站的实测全年的动态变化数据，但时间尺度不完全符合要求，一般气象台站可以向社会公开公布的月平均数据，另外通过购买气象产品可获得逐时变化的数据，但对于更小时间尺度的数据如逐分变化的动态数据则难以获得。对风向变化进行分析、基于数学方法对自然风进行数学建模，从而可以人工推演自然风变化尤为必要。国内外对自然风建模方法的基础理论及其应用已进行许多研究。例如，芮晓明等[5-7]在风电领域对自然风风速变化模型展开研究，为风力发电能力预测提供指导；Sahin等[8]以一阶马尔可夫链为基础，用土耳其实测的逐时风速序列，反演自然风风速的人工时间序列，证明尽管一阶马尔可夫链仅具有一阶的相关性，但90%符合客观风速分布，证实马尔可夫链在风速建模过程中的有效性；……