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Simulating Temporally and Spatially Correlated Wind Speed Time Series by Spectral Representation Method

Complex System Modeling and Simulation 2023年第2期3卷 157-168页

作者： Qing Xiao Lianghong Wu Xiaowen Wu Matthias Rätsch School of Information and Electrical Engineering Hunan University of Science and TechnologyXiangtan 411201China Image Understanding and Interactive Robotics Group Reutlingen UniversityReutlingen D-72762Germany.

In this paper,it aims to model wind speed time series at multiple *** five-parameter Johnson mdistribution is deployed to relate the wind speed at each site to a Gaussian time series,and the resultant-Z(t)dimensional Gaussian stochastic vector process is employed to model the temporal-spatial correlation of mwind speeds at different *** general,it is computationally tedious to obtain the autocorrelation functions Z(t)(ACFs)and cross-correlation functions(CCFs)of Z(t),which are different to those of wind speed times *** order to circumvent this correlation distortion problem,the rank ACF and rank CCF are introduced to Z(t)characterize the temporal-spatial correlation of wind speeds,whereby the ACFs and CCFs of can be analytically ***,Fourier transformation is implemented to establish the cross-spectral density matrix Z(t)mof,and an analytical approach is proposed to generate samples of wind speeds at different ***,simulation experiments are performed to check the proposed methods,and the results verify that the five-parameter Johnson distribution can accurately match distribution functions of wind speeds,and the spectral representation method can well reproduce the temporal-spatial correlation of wind speeds.

关键词： multivariate wind speed time series rank autocorrelation function rank cross-correlation function cross-spectral density matrix five-parameter Johnson distribution

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