日风速随机模糊不确定模型

传统风速不确定模型无法兼顾其随机性和模糊性共存特征,该文考虑风速概率分布特征及其参数模糊性的随机模糊变量特征,提出一种日风速随机模糊不确定模型。考虑风速地域、季节和日特征差异,以美国NREL和我国某风电场实测风速为实例,提取多年同月日96时段和同月日同时段风速随机性特征,发现实例数据中接近或大于70%的时段服从两参数Weibull分布且同时段具有相似性,而形状参数k和尺度参数c存在模糊性;利用极大似然法挖掘k和c的模糊隶属函数特征,并在一定置信区间内定义其边界;依据不确定理论,定义风速为随机模糊变量且获取其机会测度分布函数,从而建立日风速不确定模型;最后,给出相应建模步骤及结合随机模糊模拟技术和逆变换法的日风速随机模糊模拟方法,5 000次模拟结果表明各时段风速处于历史相应时段风速上下限的概率大于94.13%,可有效用于日风速仿真。