简介:一、启发提问在统计初步中,如果要研究一组数据平均水平或集中趋势,则只需研究这组数据的.如果要研究一组数据的波动大小,则要研究这组数据的或;如果还要研究在哪一个范围内的数据较多,在哪一个范围内的数据较少,这就需要研究这组数据的.二、读书自学 教材P185-P189三、启读指导1.获得一组数据的频率分布的一般步骤是:(1),(2),(3),(4),(5),(6).2.在P185例中,这组数据的最大值是,最小值是,它们的差是cm.3.当数据在100个以内时.按照数据的多少,常分成组.这是分组的经验法则.4.组距是指每个小组的两个端点的.5.实际决定组数时,常有一个尝试的过程;先定,再算出相应的,再看
简介:根据南京气象站及其周边3个乡村自动气象站2005年逐时风速资料,拟合了风速的概率分布函数,分析表明:南京城、乡地面风速的概率分布均与3参数的韦伯分布吻合度很高,风速概率密度函数(PDF)曲线形状存在明显的城乡差别,城市风速PDF曲线更加陡峻,即风速分布更为集中;在0.75~3.75m/s,城市风速PDF值明显高于周边乡村,而在〉3.75m/s和〈0.75m/s范围,城市风速概率密度值则低于乡村;城市下垫面的摩擦效应削弱风速而热力效应起增强风速作用,对风速的城乡差值序列的分析发现:多数时间城市风速是小于乡村风速的,但风速小于1.90m/s条件下,城市风速会出现大于乡村的现象;总体上摩擦效应的作用远大于热力效应;城市效应使全年平均风速下降0.43m/s。
简介:利用三参数的Weibull分布分析安徽砀山气象站年最大风速数据,建立似然比变点模型和回归变点模型,并对年最大风速序列的变点进行检验和估计.考虑非气象因素对年最大风速序列的影响,选取A气象站附近数个气象站的年最大风速序列作为参考序列,通过比值法,消除气象因素的影响.计算结果表明,由似然比变点模型可以估计出A气象站最大风速变点出现在2003年,由回归变点模型估计出的变点出现在2009年和2003年.结合安徽砀山气象站实际迁移和海拔变化的历史沿革,可以发现,基于Weibull分布的变点模型成功检测出了2009年台站迁移和2003年前后台站迁移且海拔显著变化的情况.
简介:摘要: 风电场的实际发电量主要受局部风的各个方面的特性影响。风速对风电质量和电力系统的正常运行有很大的影响,风速具体数据的预测对风电场的市场发展具有重要意义。因此,相关预测方法的发展呈现出活跃的趋势。
简介:摘要:风力发电技术不断成熟带动了风力发电装机容量的增加,然而由于风功率具有波动性和间歇性的特点,风电的大规模接入会对全网的电力平衡带来很大影响。电力系统的频率表征发电量与负荷之间的动态平衡关系。只有将系统频率维持在可行范围内,才能确保电力系统的安全稳定运行。传统上,频率响应主要通过电力系统中的火电机组以及水电机组来实现。当频率事件发生时,这些机组通过增大或减小其有功功率输出参与一次调频。对于低频事件,这些机组还可通过释放部分转子动能来实现惯性响应。然而,风能等可再生能源发电机组渗透率的快速提升正在深刻地改变电力系统的运行模式,尤其是其频率响应能力。风电机组通过电力电子变流器接入电力系统,而这些电力电子变流器客观上实现了风电机组电角频率与电力系统频率间的解耦,从而阻碍了风电机组潜在的频率响应能力。因此风力发电渗透率的不断提升会对电力系统的频率稳定性带来不利因素。此外,随着越来越多的大型风电场并网,势必驱使部分传统水电机组和火电机组加速退役。这将进一步削弱电力系统的频率调节能力。
简介:摘要:为更好地分析新疆地区风速变化情况,支撑各类军事行动及演练的开展,利用新疆近50年(1961-2007年)共50个台站的逐日站点资料、NCEP/NCAR 500hPa月平均高度场和850hPa u、v风场资料和74项环流指数资料,对地面风速的变化特征进行研究分析,结果发现:(1)风速的空间分布特征为北部大南部小,春季风速最大,夏、秋次之,冬季风速最小,近47年离地10m风速的月变化呈现出单峰型结构;(2)地面10m高处平均风速呈显著下降趋势,递减率为-0.155m/(s·10a),各个季节风速也呈显著下降趋势(均通过了信度为0.01的显著性检验),春季平均风速递减率为-0.178m/(s·10a),夏季-0.188m/(s·10a),秋季-0.153m/(s·10a),冬季-0.108m/(s·10a),就递减率而言,夏季风速减小速率最快,春、秋次之,冬季最慢;(3)离地面10m风速与西太平洋副热带高压面积及强度指数呈负相关,研究结果进一步为我驻疆气象保障单位提供了气候背景参考,也为各类军事行动和演练合理择机开展提供了一定的背景。
简介:目的分析安徽合肥地区汉族造血干细胞捐献者人类白细胞抗原HLA—A,B,DRB1基因频率的分布特征。方法应用PCR—SSOP和PCR—SSP基因分型技术,对合肥地区1174名造血干细胞捐献者血样进行HLA—A,B,DRB1基因分型,并用统计学方法对基因型频率进行Hardy—Weinberg平衡检验。结果共检出61个基因,合肥地区HLA—A,B,DRB1位点基因频率最高的分别为A*02(37.3%),A*11(20.8%),A*24(17.8%);B*15(13.8%),B*40(17.6%),B*13(11.3%);DRB1*15(16%),DRB1*09(15%),DRB1*04(14%)。发现了A*34和B*15中的B*95等在中国人群中比较罕见的基因。结论合肥地区汉族造血干细胞捐献者HLA部分位点的基因频率呈现出地区差异。
简介:摘要:随着新能源电力系统的快速发展,其频率稳定性问题逐渐凸显。新能源电力系统频率的时空分布特性是评估系统稳定性的重要指标之一。本文首先分析了新能源电力系统的频率特性,包括频率稳定性、频率偏差和频率波动等方面。在此基础上,建立了新能源发电系统和电力系统的动态模型,并进行了模型耦合。通过对新能源电力系统频率时空分布特性的分析,发现新能源电力系统的频率稳定性受多种因素影响,包括新能源出力、负荷变化、网络拓扑等。时间维度上,新能源电力系统频率呈现周期性变化,周和月尺度存在明显差异。空间维度上,新能源地理分布和传输线路影响频率分布。本文结果为新能源电力系统规划和运行提供理论和技术支持。
简介:摘要:目前,建筑运行能耗及运行碳排放均占全国能源消耗及碳排放的20%,空调负荷在夏季尖峰负荷增长中占比约30%甚至更高,全生命周期“碳中和”势在必行。搭载风速与翅宽分布非均匀相似强化传热技术的TR+Pro系列空调研发并已经投入市场,更加小型化的设计提升了原材料的使用效率,降低了原材料消耗,让暖通产品更高效低碳。产品结构小巧、舒适、清洁广受消费者赞誉。本研究针对风速与翅宽分布非均相似现象,探讨了其协同热强化的内在机理,并进一步分析了这种机理在工程实践中的应用。通过理论建模和实验设计与数据分析,揭示了非均相似性对风速和翅宽分布的影响,并探讨了其协同热强化的具体机制。最后,通过实际应用案例,验证了该机理的实用性和有效性。