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提出一種基于隨機過程自相關(guān)性的風(fēng)速預(yù)測模型，在傳統(tǒng)概率模型分析的基礎(chǔ)上引入了隨機過程的概念，將每個時刻的風(fēng)速均看作是一個隨機變量，利用隨機過程多維分布函數(shù)的統(tǒng)計特性描述風(fēng)速過程。為了表征風(fēng)速在時間上的自相關(guān)特性，引入連續(xù)馬爾科夫模型，依據(jù)前述隨機過程模型，求解馬爾科夫模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，從而表征風(fēng)速相鄰時刻間的演化規(guī)律，并從理論上證明了該模型具有較好保持自相關(guān)特性的能力。仿真表明，利用該模型能夠更好地模擬風(fēng)速分布，預(yù)測風(fēng)速大小，并且具有良好的置信度。
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