分布式能源的不确定性——风速测试(Matlab代码实现)

news2024/10/4 23:07:00

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     或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

📋📋📋本文目录如下:⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 Matlab代码简单测速

3 写在最后


1 概述

1.1 热式风速计
・该方式是测试处于通电状态下传感器因风而冷却时产生的电阻变化,由此测试风速。不能得出风向的信息。
・除携带容易方便外,成本性能比高,作为风速计的标准产品广泛地被采用。
・热式风速计的素子有使用白金线、电热偶、半导体的,但我公司使用白金卷线。白金线的材质在物质上最稳定。因此,长期安定性、以及在温度补偿方面都具有优势。   
・价格带:10~50万円 适用范围:0.05~50m/s 显示分辨率:0.01m/s 占有率:80%

1.2 叶轮式风速计
・该方式是应用风车的原理,通过测试叶轮的转数,测试风速。
・用于气象观测等。
・原理比较简单,价格便宜,但测试精度较低,所以不适合微风速的测试和细小风速变化的测试。
・普及度低。 
・价格带:5~20万円 适用范围:1~50m/s 显示分辨率:0.1m/s 市场占有率:10%

2 Matlab代码简单测速

%% 测试风速
clc; 
clear; 
close all;
rng(1);

%% 参数
param.Ts = 60*10;
param.z = 35;
vMean = 12;
ws = windSpeed(param);

%% 模拟
N = 3000;
w = zeros(1,N);
ws.setNumVdhSpec(20);

for i=1:N
    w(i) = ws.sample(i,vMean);
end

%% 可视化
figure
plot(w)
ylabel('风速 [m/s]')
xlabel('时间')

%% 保存到文件
filename = sprintf('wind_%.2f.mat',vMean);
t=0:ws.Ts:(N-1)*ws.Ts;
output=[t; w];
save(filename,'output','-v7.3');

%% 测试风速
clc; 
clear; 
close all;
rng(1);

%% 参数
param.Ts = 60*10;
param.z = 35;
vMean = 12;
ws = windSpeed(param);

%% 模拟
N = 3000;
w = zeros(1,N);
ws.setNumVdhSpec(20);

for i=1:N
    w(i) = ws.sample(i,vMean);
end

%% 可视化
figure
plot(w)
ylabel('风速 [m/s]')
xlabel('时间')

%% 保存到文件
filename = sprintf('wind_%.2f.mat',vMean);
t=0:ws.Ts:(N-1)*ws.Ts;
output=[t; w];
save(filename,'output','-v7.3');

 

如果运行是这样:

要记得把这个:windSpeed 先下载和上面那个代码放同一个文件夹。 

3 写在最后

部分理论引用网络文献,若有侵权请联系博主删除。 

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