自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因,今年项目开始转型风电项目,在慢慢上手的过程中发现,风电所涉及的软件清一色北欧的,好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析,老外的软件一个是不容易上手,二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾,从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月,推出的前三个版本都不太稳定,要么是兼容不好,要么是数据处理的时逻辑顺序有问题,总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话,中途曾想过放弃,一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了,多年工作环境造就的内心还是比较强大的,最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改,度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本,经反复测试没有问题后,将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用,方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍,过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体,根据时间序列进行综合整理分析,通过运行可以获得如下分析结果:a.不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图;
风速、风向、温度、压强.jpgb.整个测风数据质量判断,及质量分析图;
测风数据质量评估.jpgc.不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图;
湍流分布.jpgd.不同高度月平均风速分布图;
月平均风速.jpge.不同高度日平均风速分布图;
日平均风速.jpgf.不同高度风速频率分布直方图;
风频分布.jpgg.不同高度风速风向玫瑰图;
风向、风能玫瑰图.jpgh.风切变拟合和计算;
风切变拟合.jpgi.风切变系数随月分布图;
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析,包括:a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度;
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算;
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析;
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算;
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合;
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数,绘制功率曲线和推力系数曲线;
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成,还能够估算出指定轮毂高度hub(hub>H)测风塔处的发电量,在CommandWindow窗口中输出计算结果,作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------
2025/5/1 1:47:33 1.38MB matlab
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EEMD是针对EMD方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为:当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时,不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然,每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果,这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的,当使用足够测试的全体均值时,噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果,随着越来越多的测试,附加的噪声被消除了,唯一持久稳固的部分是信号本身。
2025/4/29 7:26:32 3.18MB MATLAB EEMD
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近400多万条数据,可以做大数据分析的案例和练习,可以作为推荐系统的学习字段(id,userid,age,gender,item_id,behavior_type,item_category,date,province)(序号,用户ID,性别,商品ID,用户行为,商品种类,发生日期,发生省份)//1.浏览、2.收藏、3.加购物车4.购买至于如何去分析,资源里面附着Hadoop分析代码与Python可视化代码案例,当然仅供参考,你也可以自由发挥!
2025/4/25 1:08:25 201.98MB 大数据 淘宝数据 Hadoop案例 spark
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智能电话机器人源码,电销ai机器人源码,AI机器人源码部署。
外呼中心,呼叫中心。
坐席开通。
VX:3307623172(私有云搭建用户可另购技术服务,我们为你提供更多的技术支持及后期运维支撑。
即使你不懂技术,也快速并熟练掌握智能语音系统)系统终端功能简单介绍:1资料接入:只需一键,即可将大量的未知客户资料提交给机器人,无需人工重复操作。
2自主学习:可将不同的场景话术提交给机器人,机器人将读取相关数据,并成为相关领域的销售精英3筛选客户:机器人根据不同领域的销售或客服话术,与客户互动,从大量的客户资料中,筛选出可能的意向客户并进行分类。
4人工跟进:销售或客服人员根据机器人的数据分析以及通话记录进行有效的二次跟进。
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IntroductiontoPythonforEconometrics,StatisticsandDataAnalysis
2025/4/22 9:55:40 1.68MB Python 计量 数据分析
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用python实现基于情感词典的情感分析大数据分析
2025/4/22 8:12:06 141KB python 情感词典 情感分析
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包括使用echarts进行大数据可视化,层次分析法结合大数据分析进行岗位推荐
2025/4/18 19:57:56 200.61MB 层次分析法推荐 echarts可视化
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MySQL8.0.15是一个重要的数据库管理系统版本,由Oracle公司维护和开发。
这个版本在MySQL的发展历程中引入了许多新特性和改进,旨在提供更高的性能、安全性和可扩展性。
以下是对MySQL8.0.15中关键知识点的详细解释:1.**增强的性能**:MySQL8.0系列着重于提升查询处理速度和并发性能。
例如,InnoDB存储引擎的优化使得多线程并行插入和更新更加高效。
另外,分区功能的改进也提高了大数据量表的操作性能。
2.**窗口函数**:MySQL8.0引入了SQL标准的窗口函数,如ROW_NUMBER()、RANK()和DENSE_RANK(),这使得在复杂的数据分析和排序场景中编写更简洁的查询。
3.**JSON函数增强**:MySQL8.0提供了更多用于操作JSON数据类型的函数,比如JSON_EXTRACT、JSON_INSERT、JSON_REPLACE和JSON_ARRAY,增强了对非结构化数据的支持。
4.**通用表表达式(CommonTableExpressions,CTE)**:CTE是一种高级查询构造,允许用户定义临时的结果集,可以用于复杂的子查询或递归查询,使查询代码更清晰易读。
5.**动态柱状图(DynamicColumns)**:虽然不是标准SQL功能,但MySQL8.0提供了一种存储多个值的方法,类似于NoSQL数据库的键值对,这在某些场景下可以提高数据存储的灵活性。
6.**更好的密码安全**:MySQL8.0引入了新的默认加密算法,如caching_sha2_password,增强了数据库系统的安全性。
7.**增强的复制功能**:包括半同步复制的改进,以及GroupReplication的引入,提供了高可用性和故障切换能力。
8.**在线DDL(DataDefinitionLanguage)**:在8.0版本中,许多DDL操作可以在线完成,这意味着在表结构改变时,用户不必等待长时间的锁定,减少了对业务的影响。
9.**InnoDB存储引擎改进**:包括更好的内存管理,更高效的行格式(如DYNAMIC和COMPRESSED),以及支持更大页大小,以适应更大的数据记录。
10.**性能分析工具**:MySQL8.0提供了PerformanceSchema的增强,帮助管理员监控和优化系统性能。
11.**分区表的增强**:增加了更多的分区类型,如RANGECOLUMNS和LISTCOLUMNS,使得分区策略更为灵活。
12.**改进的备份和恢复**:MySQL8.0提供了新的备份工具,如`mysqldump`和`mysqlpump`,它们可以更快、更可靠地备份和恢复数据库。
在实际使用中,"mysql-8.0.15-winx64"压缩包包含了适用于Windows64位系统的MySQL安装文件。
安装后,可以通过配置服务器参数、创建数据库、用户权限设置等步骤来搭建和管理数据库环境。
在管理和开发过程中,应充分利用上述新特性,以实现更高效、安全的数据管理。
2025/4/15 21:37:48 184.15MB MYSQL8 mysql
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机器学习-实战-入门-iris数据分析
2025/4/13 1:12:03 4KB 机器学习
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《基于Matlab的地理数据分析》光盘数据
2025/4/11 10:43:09 1.39MB Matlab
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡