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风速信息获取

文章介绍 现场一个场站需要一个风速的信息,比较急,说是直接sql语句能够得到也行,后面的话,时间充裕可以通过web界面方便的获取。最近事情有些多,博客都堵在一块了,而且还没时间发布。 目录 TOC 需要描述 [94qp0sffi8.jpg] 现场需要统计一个新的值,输出10米层月平均风速,月最大风速,月极大风速,月平均气温。 平均风速和平均温度,基本可以通过avg函数实现。 最大风速和极大风速的话,通过max函数可以实现。 ",max(V1MAXSP) "10米层月最大风速",max(V1SP) "10米层月极大风速",avg(V1TEMP) "10米层月平均风速" from FD_RUN_RTTOWER where TOWERID ", MAX (V1MAXSP) "10米层月最大风速", MAX (V1SP) "10米层月极大风速", AVG (V1TEMP) "10米层月平均风速" FROM FD_RUN_RTTOWER

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Python+Matplotlib绘制气象学中的风矢量显示风向和风速

任务描述: 编写Python程序,绘制气象学中的风矢量,对不同位置的风向和风速进行可视化。 参考代码: 运行结果:

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    数据集 | MERRA-2全球再分析数据集

    导读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据集,其中包括各种气象变量,像净辐射、温度、相对湿度、风速等。 02 我们再看一下全球的风速数据 风速数据为高度2m处的风速,本景图像为一天平均的风速。我们本次分享的数据中也含有一天内的最大风速和最小风速。 03 最后,我们来看一下相对湿度的显示。 我们将会以百度盘的方式分享给大家。 数据格式为hdf,每一个文件中都包含一天里面的所有变量(变量的最大值、最小值和平均值)。

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    数据集 | MERRA-2全球再分析数据集

    导 读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据集,其中包括各种气象变量,像净辐射、温度、相对湿度、风速等。 02 我们再看一下全球的风速数据 ? 风速数据为高度2m处的风速,本景图像为一天平均的风速。我们本次分享的数据中也含有一天内的最大风速和最小风速。 03 最后,我们来看一下相对湿度的显示。 ? 我们将会以百度盘的方式分享给大家。 数据格式为hdf,每一个文件中都包含一天里面的所有变量(变量的最大值、最小值和平均值)。

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    智慧路灯网关下的智慧路灯有哪些优势

    2、环境监测系统   各类传感器监测数据通过TG452智慧路灯网关设备传送到平台,实现实时对PM2.5、PM10、噪声、温度、湿度、风速、风向、大气压等数据的自动采集、分析以及存储。    3、视频监控系统   监控音视频通过智慧路灯网关实时传输至平台。园区管理人员可通过电脑、手机查看实时或历史公园监控。    4、音频广播系统   支持从平台智能定时播放背景音乐 、通知信息、电台广播等。    5、LED信息发布屏   支持显示实时监测数据:扬尘(PM2.5&PM10等)、噪声、温度、湿度、风速等,为园区市民提供实时的环境信息。    支持显示平台所推送的图文、视频信息,如公园通知、政策动向、商业广告等。

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    台风业务定强的利器——Dvorak技术

    但是气象卫星并不能直接观测表征台风强度的两个气象要素,即中心最低海平面气压和最大持续风速,因此如何利用卫星云图来确定台风强度是业务预报所关注的重点之一。 Dvorak技术就是利用台风的型变化特征,尤其是重点关注台风眼区和眼墙的型特征以及外围螺旋带特征,将上述两部分云系特征分析得到的T指数之和用于描述台风强度(图2),T指数变化范围从1~8,以0.5 再根据台风的发展趋势, 将其调整为现时强度指数(Current Intensity Number, CI),然后对照由实测资料得到的经验查算表(图3), 将相应的 CI 指数转化为表征台风近中心最大持续风速 图2 台风不同强度及型分类所对应的T指数(引自许映龙等2015) 图3 1984年版Dvorak 技术的CI与台风中心最大风速和最低海平面气压的对应关系(引自Velden et al. 2006) 其中DT为红外云图得到的中心云系特征指数和外围螺旋带特征指数之和;MET则考虑了台风强度变化趋势以及速率;PT将红外云图中的眼区和眼墙进行傅里叶变换分析, 新定义了螺旋带型、风切变型、镶嵌区型和红外眼区型等

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    双向耦合WRF-CMAQ模型的降尺度应用

    气候变化通过改变气象条件如气温、湿度、降水、风速、云量、边界层高度等以及自然源排放如BVOCs、土壤和闪电氮氧化物排放、扬尘排放等影响空气质量。 另一方面,大气污染物可以通过散射或反射太阳辐射对辐射强迫产生影响或是通过影响微物理特性从而反过来影响气候系统。 对多年模拟的气候结果来看,模型对2米气温和2米相对湿度都模拟较好,相关系数分别达到0.97和0.72;风速和降水分别高估22.2%和27.4%。 对比卫星观测结果来看,云量有所低估(-30.5%),可能受模式的微物理方案影响;长波向下辐射模拟较好,短波向下辐射有所高估(14.1%),可能与云量低估有关。

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    科学瞎想系列之八十八 永磁电机(9)

    是不是风速差越大捕获的风功率就越大呢? 我们先设想两种极限情况,一是经过风轮后风速为0,那么就相当于风完全被风轮堵死了,没有风经过风轮,风轮捕获的功率当然就是0;另一种极限情况是经过风轮后风速仍然与风轮前的风速相等,即v1=v2,风轮前后的风速差为 通常风电机组在额定风速以下运行时的控制策略是追求最大的Cp值,因此,风电机组在额定风速以下运行时,Cp值基本维持一个常数,这就意味着风轮捕获的功率也与风速的三次方成正比。 综上所述,对于风电机组中的永磁发电机,当风速低于额定风速时,发电机处于变速运行状态,且输入的转矩与转速的平方成正比,功率与转速的三次方成正比;当风速大于等于额定转速时,发电机以额定转速、额定功率保持恒速恒功率运行 为了防止不良媒体盗版,这里插播一段广告,喜欢老师瞎想系列的宝宝敬请关注俺的公众号:龙行天下CSIEM 如前所述,当风速低于额定风速时,发电机变速运行,此时转矩与转速的平方成正比;当风速达到额定风速

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    Lightgbm 回归预测

    pd.DataFrame(pd.read_csv(power_real_predict,encoding='gbk')) mete_data.columns=['文档时间', '时间', '风速 _湿度'] = df['风速'] * df['湿度']** df['风速_风向'] = df['风速'] * df['风向'] df['风速_空气密度'] = df['风速'] * df ['空气密度']** df['风速_空气密度1'] = df['风速'] * df['空气密度'] for item in items: for t in shift_time Describe: config meteorological_data = 'XXX.xls' power_real_predict = 'YYYYYY.CSV' ori_mete = ['实际功率','风速 _湿度','风速_风向','风速_空气密度','风速_空气密度1'] items1 = ['风向','湿度', '空气密度','风速_湿度','风速_风向','风速_空气密度','风速_空气密度1']

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    科学瞎想系列之六十五 双馈风力发电机组的双模控制

    在风资源是一定的情况下,假设风频分布符合weibull分布,由于高风速时输出功率较大,低风速输出功率较小,而高低风速的分布时间相当,因此风电机组的总发电量更多的是取决于高风速时的系统效率。 3 双馈电机双模控制策略 如前所述导致双馈机型在低风速段系统效率不佳的主要原因在于受转子电压的限制,转差不能过大,转速不能过低,于是只能放弃低风速段最佳叶尖速比,放弃最优的风能捕获策略,而且也提高了切入风速点 为此有些整机厂就想到了借鉴这一技术路线,将双馈机型进行控制优化改进,在高风速段维持双馈机组的转差功率控制模式,以保持高风速段优异的系统效率;低风速时转换成全功率控制模式,使风轮转速仍可以追求最佳风能捕获为目标 由于风功率与风速三次方成正比,低风速段机组输出功率较低,双馈机组的转差容量的变频器足以在低风速段满足机组的全功率变换,这使得双模控制模式成为可行。 图4 双模控制效率对比(图片来源网络) 机组在低功率段的系统效率显著提高,机组在低风速段输出功率会有所提高,切入风速会有所降低,拓展了机组运行的风速范围,提高了机组发电量。

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    Pandas 功能介绍(二)

    ascending 默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分,根据风速计算人体感觉是否舒适,为了功能的演示,在这里使用 DataFrame 的 apply 方法,他会在指定列的每个值上执行 在统计一下,每个季度的平均分风速是多少 ? 定义范围 如果我们想根据风力把风的等级区分出来,你可能可快就想到上面刚刚介绍的 apply,不过,现在介绍另外一种方式 ? 文件地址: bikeshare.zip +社区:[数据分析工具] Pandas 功能介绍(二) 知乎:[数据分析工具] Pandas 功能介绍(二)

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    如何构建更精确的西北太平洋台风风圈结构模型?

    Holland B参数是许多热带气旋参数风场模型的关键参数之一,它对于描述热带气旋的风场径向分布特征和最大风速起着非常重要的作用,并且在台风灾害风险评估方面应用广泛(图1)。 ? 热带气旋的环境压力(Pn)、中心气压(Pc)和最大风速半径(RMW)的值都标记在图上,横坐标表示观测点距离热带气旋中心的径向距离。不同颜色的曲线代表使用了不同大小的Holland B 系数值。 除此以外,研究还发现当将新的神经网络B参数与Holland风压模型结合模拟台风的最大风速时,能够明显改善两个传统风压模型(AH77和KZ07风压模型)在模拟超强台风最大风速时的一个明显的高低估现象(图3 图3卫星辐射计SMAP的最大风速与(a)BP神经网络结合Holland风压模型(b)AH77风压模型(c)KZ07风压模型模拟的最大风速的对比结果。 横坐标为SMAP的最大风速,纵坐标为模拟的最大风速

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    python3爬取墨迹天气并发送给微信好

    爬取墨迹天气的信息,包括温湿度、风速、紫外线、限号情况,生活tips等信息 2. 输入需要查询的城市,自动爬取相应信息 3. \n' + city + '市' + ',' + DATE + '\n'+ '实时温度:' + temp1 + '℃' + ',' + temp2 + '\n'  '湿度:' + H + '\n' '风速 \n' + city + '市' + ',' + DATE + '\n'+ '实时温度:' + temp1 + '℃' + ',' + temp2 + '\n'  '湿度:' + H + '\n' '风速 '省' + city + '市' + ',' + DATE + '\n'+ '实时温度:' + temp1 + '℃' + ',' + temp2 + '\n'  '湿度:' + H + '\n' '风速 AQI_t = tomorrow[-1].get_text().strip()#明日空气质量 info_t = '\n明日天气:\n' + '温度:' + temp_t + '\n' + '风速:'

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    DeepMind+谷歌,用爱(ai)发电

    场景介绍:介绍机器学习在风力发电场景下:预测风力发电量,及时调整供电规模;监测风速风向,及时调整叶片方向和间距,等几种极大提高效率的应用。 通过监测风速和风向等因素,适当的对风力发电机的叶片的间距,进行实时调整,风电场可以将产量提高约 15%。 Envision 还深入研究了风速和整体情境智能的建模。 现在他们结合物联网( IoT ),大数据,人工智能,和 Azure ,充分的释放了企业数据中包含的潜力。

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    【程序猿水贴】风是如何形成的 | 大气运动的原因

    实际上,地面风不仅受这两个力的支配,而且在很大程度上受海洋、地形的影响,山隘和海峡能改变气流运动的方向,还能使风速增大,而丘陵、山地却摩擦大使风速减少,孤立山峰却因海拔高使风速增大。 因此,风向和风速的时空分布较为复杂。 再有就是海陆差异对气流运动的影响。在冬季,大陆比海洋冷,大陆气压比海洋高,风从大陆吹向海洋。夏季相反,大陆比海洋热,风从海洋吹向内陆。 光滑地面或摩擦小的地面使风速增大,粗糙地面使风速减小等。 参考文章 1、空气流动怎么形成了风?

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    气象数据分析--数据预处理

    气象数据处理流程通常的数据分析流程相似,但是气象数据有本身的一些特殊性存在,比如风向和风速,降水等数据,其中风向由0-360之间的值表示,而风速的变化通常是很小的,除非碰到一些极端情况。 下面以气象风向和风速数据为例,讲一下气象数据分析流程。此次的数据分析的任务是对多个数据源进行数据准确度评估,因此不会涉及到太复杂的分析。 本文以观测的风场数据为例,重点说一下数据预处理部分: 数据介绍 150个站点的逐小时风场数据,其中包括日期,站点名称,经度,纬度,风速和风向六个要素。 比如上图中显示风速值的分布情况,可以看出大部分值分布在10 m/s以下,这说明大部分数据是正常的,而少量数据超过了 20 m/s,这部分数据是否异常需要做进一步的判断。 下一步就是进行异常值检测,对于陆面监测站来说,大多数情况下风速低于20 m/s,当出现雷雨大风等极端天气的时候风速值会更大,但是风速的变化是渐变的,因此除了判断风速是否出现异常大的值外,还需要判断相邻时刻风速差值是否出现比较大的变化

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