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J-GLOBAL ID：201702217153295420   整理番号：17A0317960

周期的定常経験的直交関数を用いた海洋メト肥満位置での長期風データの再構成【Powered by NICT】

Reconstructing long-term wind data at an offshore met-mast location using cyclostationary empirical orthogonal functions

著者 (2件)： Kim Ji-Young (Korea Electric Power Research Institute, Daejeon, Republic of Korea) ,  Kim Kwang-Yul (School of Earth and Environmental Science, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics  (Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics)
巻： 156  ページ： 146-158  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0440B  ISSN： 0167-6105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力発電所の開発のために,プラント設計とそのプロジェクトの実現可能性解析は,目標位置へのMet肥満で観測された風データにより実行された。metマストの観察期間/時間がプラント設計前に約1年間通常であるので,ターゲット位置の近傍に存在する長期データとの相関は事後予報過去Met肥満データの使用実現可能性解析,測定 相関 予測(MCP)法と呼ばれるにおける不確実性を低減することである。本研究では,新しい手法として周期的定常経験的直交関数(CSEOF)解析を用いて,1.5年海洋Met肥満HeMOSU Iデータを拡張MERRA再解析データセットに基づく34年間の長期データにすることである。一次元および二次元CSEOFの両方の結果は,広く使用されているMCP法のそれと比較した。CSEOF法は平均風速のための既存の方法と同程度の精度を示したが,前者は風力発電の推定に関連する指標としての風速と設備利用率の頻度分布のわずかに良い精度を示した。再解析データセットに基づく付加的な仮想試験では,1D CSEOF法は,一般的に,風の統計的性質の精度の点で従来のMCP法よりも優れた性能。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *海洋 ,  風力発電所 ,  風力発電 ,  *肥満 ,  プラント設計 ,  風速 ,  *風 ,  風力 ,  不確実性 ,  *再構成 ,  平均風速 ,  再解析データ
準シソーラス用語： 頻度分布 ,  設備利用率 ,  事後予報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 海洋メト肥満 ,  風力データ ,  長期データの再構成 ,  CSEOF

分類 (5件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  大規模擾乱,台風,大気重力波  (DC05070R) ,  建築環境一般  (RB02010T) ,  局地循環,気流  (DC05090N) ,  プラネタリー境界層  (DC05100B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経験的直交関数 ,  海洋 ,  肥満 ,  長期 ,  再構成