[發(fā)明專利]一種基于高鐵沿線風速風向聯(lián)合分布建模的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010120918.5
• 申請日: 2020-02-26
• 公開（公告）號: CN111353641B
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 勾紅葉;王涵玉;肖圖剛;趙虎;蒲黔輝;楊長衛(wèi);王君明;劉雨
• 申請（專利權(quán)）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06F17/15
• 代理公司: 成都精點專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51338
• 代理人: 周建

本發(fā)明公開了一種基于高鐵沿線風速風向聯(lián)合分布建模的方法，對不同地域、不同季節(jié)條件下的蘭新高鐵沿線的風速采集數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，獲得不同地域和季節(jié)條件下風速概率分布特征表示；對不同地域、不同季節(jié)條件下的蘭新高鐵沿線的風向采集數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，獲得不同地域和季節(jié)條件下風向概率分布特征表示；前述風速風向采集為同一地域同一時間下同一站點采集數(shù)據(jù)；根據(jù)所述風速概率分布特征、風向概率分布特征和站點的地域特征、時間特征數(shù)據(jù)建立基于經(jīng)驗Bernstein Copula的風速風向聯(lián)合分布模型；通過提出的風速風向聯(lián)合分布模型對蘭新鐵路沿線其他地域特征、季節(jié)特征相似的站點數(shù)據(jù)進行分析。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及風速風向建模技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于高鐵沿線風速風向聯(lián)合分布建模的方法。

背景技術(shù)

隨著我國高鐵速度的提高，環(huán)境風荷載對高鐵安全性和乘坐舒適性的作用越來越重要。風會極大地加劇大跨度橋梁的振動，并影響高速列車在橋梁上的運行安全性和舒適性。因此，及時、簡捷、大范圍、高效的了解高速鐵路沿線風分布特性，制定具有針對性、精確性的列車運行策略，建立實時、精確的高鐵風速風向特征模型，十分必要。

目前，現(xiàn)有風速風向聯(lián)合分布模型主要考慮大范圍氣候特征，利用參數(shù)化方法建立風速風向分布模型行，這種方法形式固定，且未考慮局部地區(qū)環(huán)境風具有的特殊地域特征。由于蘭新高鐵沿線處于戈壁強風速區(qū)，受地形和氣候影響，存在嚴重的地域性和季節(jié)性。為此，綜合考慮蘭新鐵路沿線特殊地域、特殊氣候，分析該地區(qū)風速風向特征、研究多特征下的風速風向聯(lián)合分布的新建模方法十分必要。綜上，現(xiàn)有的風速風向聯(lián)合分布模型建模方法缺少考慮地域特征和季節(jié)特征，鑒于此，有必要提供一種簡單、實時、高效的適用于蘭新高鐵沿線的風速風向分布建模的新方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，目的在于提供一種基于高鐵沿線風速風向聯(lián)合分布建模的方法，能夠?qū)Σ煌赜颉⒉煌竟?jié)條件下的高鐵沿線的風速風向分布提供一種簡單、實時、高效的建模方法，為進一步研究風速風向特征下的高速列車運營策略提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

本發(fā)明通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種基于高鐵沿線風速風向聯(lián)合分布建模的方法，包括以下步驟：

步驟一：對不同地域、不同季節(jié)條件下的高鐵沿線的風速采集數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，獲得不同地域和季節(jié)條件下風速概率分布特征表示；

步驟二：對不同地域、不同季節(jié)條件下的高鐵沿線的風向采集數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，獲得不同地域和季節(jié)條件下風向概率分布特征表示；

步驟三：根據(jù)所述風速概率分布特征、風向概率分布特征和站點的地域特征、時間特征數(shù)據(jù)建立基于經(jīng)驗Bernstein Copula函數(shù)的風速風向聯(lián)合分布模型；

步驟四：通過提出的風速風向聯(lián)合分布模型對鐵路沿線其他地域特征、季節(jié)特征相似的站點數(shù)據(jù)進行分析。

進一步地，所述步驟二和步驟三中的風速風向采集為同一地域同一時間下同一站點采集數(shù)據(jù)。

進一步地，所述步驟一對不同地域、不同季節(jié)條件下的高鐵沿線的風速采集數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，獲得不同地域和季節(jié)條件下風速概率分布特征表示之前還包括：對原始采集的風速數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，校正清洗錯誤數(shù)據(jù)。

進一步地，所述步驟一對不同地域、不同季節(jié)條件下的高鐵沿線的風速采集數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的步驟包括：利用Weibull函數(shù)、Rayleigh函數(shù)、Lognormal函數(shù)、Gamma函數(shù)、 Inverse Gaussian函數(shù)、Burr函數(shù)、Generalized Extreme Value(GEV)函數(shù)對風速數(shù)據(jù)進行概率密度(PDF)分析。

進一步地，所述步驟二對不同地域、不同季節(jié)條件下的高鐵沿線的風向采集數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，獲得不同地域和季節(jié)條件下風向概率分布特征表示之前還包括：對原始采集的風速數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，校正清洗錯誤數(shù)據(jù)。