前言：

这是Matlab在风力发电里面的研究风向变换并提供给风力发电机的DEMO，之前在Help文件里面推荐的后面下架了，在老版本里面翻出来看看。

在本章内容，除了介绍出MT在风能应用这种大型数据处理方法外，该培训工程师，还详细介绍了矩阵INDEX在Matlab里面的使用方法，如何在繁杂多维的数据中，进行数据清洗的，找到失效的数据在矩阵的位置，标记或者删除他，这是一个非常有用的方法，这章做了很细致的介绍。

在数据分析部分，培训课程还提到了韦伯分布等数据分布分析的方法，利用fitdist,和 methods,

1 在视觉领域并行处理数据的方法，针对不同规格、大小的数据进行设计

2 处理数据的特别的方法，构建数学模型：

模型介绍

工作流程：

这个是MT的标准的数据处理流程

目标

从Massachusetts州的风源拿数据，然后决定选择适合的风能产品

数据说明：
传感器位置说明

风力塔的位置说明

数据处理:

输入数据：

数据可视化：

【这里，可以看到有很多数据是不正确的，需要进行数据清洗】

数据清洗：

【数据清洗，将不在测量范围内的数据清除，并将非正常的数据找出来】

【这里显示了一个温度的数据错误，如上图。】

【这里是霜冻的数据，这些数据用来确保风机上传感器的准确性】

【数据处理的基本原则，去除掉失效的数据，并通过采用平均值填补的方式补充上来】

【并确认数据的质量和有效性】

【静态数据分析】

【在完成了数据检测之后，可以着手进行数据分析的工作。】

【数据概要】

下面这个图，是表述不同的风力出现的范围和频率。

【在49米高度，风速最多出现的是5米/秒】

类似的有，

然后，更具多组数据，我们可以得出一个在360度范围内，风速大小的示意图。

并通过计算得出风力分析结果：

类似的，还有很多，例如，

再生成报告：

例如，月平均风速：

【或者，每小时的风速数据】

然后是，风速跳变的分时的曲线，用于预测风的稳定性。

然后，是风的立面的情况分析图。

再结合长时间的因子数据，由此可以预测得出风力发电机的装机容量：

。

电机容量分析，从短期，长期两个角度进行分析，

短期，可以定义出电机的输出电压，长期估计电机发电容量

【长期的数据都来自于波士顿的气象局】

源码部分详细分析：

1 我们引入的CSV的风速数据如下：

import Data

其中data中应该包含了4个高度位置的风速数据，第一栏，是49米高度的风速数据

textdata 如下：

从数据里面创建变量：

选择plot，直接进行图像绘制，

[将数据抓华为变量后，进行重写命名为v49

这里面有一个数据，前面我们提到的是失效的数据，

通过选取，我们去除这个数据，

同时，我们可以在图像上，选取最大值，这时候，最大值对应的x值为370。

然后，我们得到上述比较有意义的数据。【这是一个横坐标是INDEX，纵坐标是风速的表格】

输入数据为变量后，可以利用Matlab进行数据的一些操作，如下，

这里 370是index，表单的索引号码，370 + 1的原因是，数据有一个标题占用了一格。选取textdata 可以得到当时采用的数据。

数据INDEX的基本操作方法：

【这里介绍一下Matlab的基本操作】

点击，命令行窗口，fx，按钮，输入max搜索需要的functions,

然后，可以计算，v49的最大值，用max(v49)来查询，

通过向量[m i ]获取最大值，和index,这加粗一下，I的取值标记了我们需要数据的位置。

然后，我们选择所有的行展现图形，而列，因为速度数据只在【1 到 3 列】，第4列为温度数据，因此，我们取下列的数据：

然后，我们用 plot tools ,打开进行分析，因为有一个无效的数据：【案，这里又展示了一个MT的好用的工具】

添加标签：

【数据分析，我们可以看出橙色的曲线v20，也就是20m的风速整体上比49m要低很多】

【然后，可以利用MT，将图像的数据转换为矩阵文件，MT中直接选择生成M文件，算法部分也是自动生成】

【生成的Mfile如下】

然后，通过调用可以绘制图形出来。

【利用 data organization】函数进行数据组织，

然后，我们找到，dataset 这个函数，

现在，我们按照数据代码直接加载的方式，重写一下，

利用dataset 函数，装载csv的表格数据：

然后，我们得到wind的数据：

【后面，展示了MT的数据处理方法】【1到5行，所有列的数据】

【有意思的是，dataset给数据集的列向量给出了名称，这样，可以通过这些名称，进一步将数据进行归类】

【上图看到的是两种表述的方式】【然后，可以调用之间，自动生成的，图形转换函数，进行针对性的数据展示】

【现在，我们来处理这个失效的数据，这里直接用I 变量来去的数据位，下面等式的意义是：在wind的v49数据中，找到值等于-99的位置】

【在I 矩阵里面，只有0,1两种数据，其中1的位置就是所有风速不正常的位置】

index I 在之前已经构建了，【案，前面已经拿到了这个值】

为了说明I矩阵，这里额外举例，矩阵Index的使用方法2

然后，现在来处理，这个失效的数据，先通过index找到这个失效的数据：

下面的例子，介绍一下，MT里面index的表述方法

I 一般作为单位矩阵的表述，但，这里I 也作为矩阵的条件元素的index的表述。

【这里构建了一个3阶的幻方矩阵】

【Franklin案，有关幻方矩阵，可以参阅文末的参考链接，我花了一点时间研究一下】

【这样，I就找到了在幻方矩阵里面所有大于7的元素，然后直接可以找他们出来，注意写法a（I）】

也可以通过逻辑表达式的方法来设定index, 然后，可以，直接用这个index进行赋值，

这里将大于7的幻方元素，赋值为0，

数据清洗：

现在，我们用index的知识，来对风能的数据进行清洗，

首先，风能矩阵中，我们找到index，比如，我们现在在失效的风的速度数据，把所有风速等于-99的数据都在矩阵里面找到，

可以，写成，

这样，我们获取了所有=-99的速度的数据的矩阵位置，INDEX，

然后，我们还可以计算有几个数据是失效的，

【案，现在 $I$ 的内容，就是那四个无效的风速数据，这样，我们把他重名为nan （not an number）】

【或者，赋值为一个最小的V49里面的速度数据，以保证整个数组结构的完整性】

【Franikin案，这样我们就完成了一次数据清洗工作，去除了失效的数据】

然后，我们重新绘制一下这个图，现在，那个错误的数据就没有了，【被最小值取代了】

数据分析选择，

现在，我们想要分析10分钟的数据，或者1小时的数据，如果，在长周期的数据里面，找到我们需要的数据呢？

利用线性代数在MT中的实现，很容易实现，上述的要求，

reshape 函数，

变成6行的数据，和不限的列数，这样原理的数据变成6*720了

mean 取每个列的平均值【案，通常mean，就是均值的意思，在概率论里面，有时候也被称为数学期望】

plot(vhr)，这样就把每个列的均值输出了。

长时间数据分析：

hist 函数

【这个数据图表可以再优化，因为我们现在的步长是2，】

【这里，【0:1:20】这个意思是从0 到 20的范围内，步长选定为1】】

这样图像就跟细致多了。

【然后，对于长时间大数据，现在我们尝试从概率角度看一下他的分布情况】

fit distribution [ 找到适合的分布函数】

【案，这个fitdist 是Matlab的一个函数，能够依据数据找到贴切的分布模型，fitdist返回一个分布模型的对象】

Fit probability distribution object to data

Fit probability distribution object to data - MATLAB fitdist (mathworks.com)https://www.mathworks.com/help/stats/fitdist.html Weibull probability distribution object - MATLAB (mathworks.com)https://www.mathworks.com/help/stats/prob.weibulldistribution.html

weibull distrbution,

【案，fitdist返回了一个概率分布对象给pd,然后pd的值，显示，他符合weibull分布，同时给出了韦伯分布的两个关键参数，这两个参数对双参数的威布尔分布来说应该就是shape,和scale，这些更具体的知识可以参照我文末的链接，我之前做过一点研究。

【pd的值如下】

这样，我们利用对北美风速的分布的数据进行了分析，找到了他概率分布函数和关键的图形阐述，利用这些参数，a,b可以将分布曲线画出，方便后面进行分析】

【Franklin 案，有个weibull 分布的详细论述，我写了一个系列的文章，感兴趣的哥们可以去参阅一下，链接放在文末：】

既然PD是对象，那么他一定有他的方法函数，我们可通过下面的方法，查询pd这个weibull 分布的对象，有哪些方法：

【案，我们可以看到，pd weibull的一些关键属性都在里面，包括pdf,cdf,mean,random等等】

现在，我们可以利用这些方法，比如random,我们用random可以生成符合pd weibull特性的随机数：

或者1百万个数据：

这些数据可以用来模拟环境和系统。

[Tips]

【可以选取上述命令，生成M文件】

增加一些缩进方便代码理解，【点击 report，能够自动生成一些文档】

、

文档包括了，图形，函数说明：

小结：

本章介绍了，风能数据处理，在这个例子里面，我们做了数据的分析和分析，生成了符合数据的分布模型，并通过分布模型，生成了更多的数据用来进行研究和分析。

本培训作者：Todd Schultz.PhD.

参考：

Wind Resource Assessment - Data Analysis Using MATLAB - Video - MATLAB (mathworks.cn)https://ww2.mathworks.cn/en/videos/wind-resource-assessment-data-analysis-using-matlab-81682.html

威布尔分布：

(1条消息) Weibull Distribution韦布尔分布的深入详述（1）原理和公式_Franklin的博客-CSDN博客

(1条消息) Weibull Distribution韦布尔分布的深入详述（2）参数和公式意义_Franklin的博客-CSDN博客

幻方矩阵

Matlab 基础应用01 - Python 基础应用 n阶幻方【MagicSquare】和构造_Franklin的博客-CSDN博客

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数据INDEX的基本操作方法：

通过向量[m i ]获取最大值，和index,这加粗一下，I的取值标记了我们需要数据的位置。

为了说明I矩阵，这里额外举例，矩阵Index的使用方法2

数据清洗：

数据分析选择，

现在，我们想要分析10分钟的数据，或者1小时的数据，如果，在长周期的数据里面，找到我们需要的数据呢？

长时间数据分析：

小结：

参考：

威布尔分布：

幻方矩阵

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