中国电力发电网讯:风能资源评估在数学上的逻辑是什么?或者说,风资源评估由什么数学理论支撑?笔者认为风能资源评估的核心逻辑是贝叶斯理论。
贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展,用来描述两个条件 概率之间的关系,比如P(A|B)和P(B|A)。按照乘法法则,可以立刻导出:
P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)
如上公式也可变形为:
P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A)
因此,由贝叶斯公式推导出贝叶斯理论的核心观点,即是综合所有已知信息P(A)、P(B),分析推测未发生事件的发生的概率P(A∩B);相关的已知事件获知越多,所推测的未发生事件的发生概率越为准确。
对应到风能资源分析中,风能资源分析中涉及到风数据统计,地理信息统计,地形地貌分析,现场地质、道路情况,当地电网情况,软件模型等,这些都会对风能资源分析及微观选址会造成一定的影响,获取到的资料越多,对风能资源的分析会更加准确,对拟选点位的把握会更加准确。
因次,风能资源分析在数学逻辑上完全符合贝叶斯理论。依据已知的各种数据,主要上测风塔实测数据,分析所获知的数据,通过CFD等软件建模,预测未来风电场建成后的发电量。
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贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展,用来描述两个条件 概率之间的关系,比如P(A|B)和P(B|A)。按照乘法法则,可以立刻导出:
P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)
如上公式也可变形为:
P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A)
因此,由贝叶斯公式推导出贝叶斯理论的核心观点,即是综合所有已知信息P(A)、P(B),分析推测未发生事件的发生的概率P(A∩B);相关的已知事件获知越多,所推测的未发生事件的发生概率越为准确。
对应到风能资源分析中,风能资源分析中涉及到风数据统计,地理信息统计,地形地貌分析,现场地质、道路情况,当地电网情况,软件模型等,这些都会对风能资源分析及微观选址会造成一定的影响,获取到的资料越多,对风能资源的分析会更加准确,对拟选点位的把握会更加准确。
因次,风能资源分析在数学逻辑上完全符合贝叶斯理论。依据已知的各种数据,主要上测风塔实测数据,分析所获知的数据,通过CFD等软件建模,预测未来风电场建成后的发电量。