MCP: Lokal skaliert: Difference between revisions
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{{PreVer33|Wenden Sie diese Methode in Versionen vor windPRO 3.3 ''nicht'' an, wenn die Langzeitreihe nicht den gesamten Zeitraum der Standortzeitreihe abdeckt. Sind in diesen Versionen z.B. 12 Monate Standortdaten vorhanden, aber nur für 11 davon auch Referenzdaten, so werden die 11 Monate auf das Langzeitniveau skaliert und der zusätzliche Monat fügt. wenn er nicht zufällig dem Mittel entspricht, einen Bias hinzu. In Versionen ab windPRO 3.3 wird dies durch einen zusätzlichen Korrekturfaktor verhindert.}} | |||
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Die lokal gemessene Richtungsverteilung wird verwendet, was insbesondere in Gelände mit starken Richtungsänderungen ein bedeutender Vorteil sein kann, wenn die Langzeit-Referenz diese Richtungsänderungen nicht ausreichend abbilden kann. Auch das Beibehalten der Dynamik der am Standort gemessenen Windgeschwindigkeit kann die Genauigkeit verbessern, insbesondere bei der Zeitreihen-basierten Berechnung ([[Scaler (DE)|Scaler]]). | Die lokal gemessene Richtungsverteilung wird verwendet, was insbesondere in Gelände mit starken Richtungsänderungen ein bedeutender Vorteil sein kann, wenn die Langzeit-Referenz diese Richtungsänderungen nicht ausreichend abbilden kann. Auch das Beibehalten der Dynamik der am Standort gemessenen Windgeschwindigkeit kann die Genauigkeit verbessern, insbesondere bei der Zeitreihen-basierten Berechnung ([[Scaler (DE)|Scaler]]). | ||
Die verwendete Methode (Variance Ratio Method, Varianz-Verhältnis-Methode) verwendet | Die verwendete Methode (Variance Ratio Method, Varianz-Verhältnis-Methode) verwendet einen Faktor und einen Offset, um die Standortmessung langzeitzukorrigieren (siehe [[Kurzzeit: Lokal skaliert|hier]]). | ||
Die skalierte Zeitreihe kann in ein METEO-Objekt geschriebene werden oder eine regionale Windstatistik kann generiert werden. Die Einstellungen dazu sind analog zu den Einstellungen beim [[MCP%3A_Modelle_LZ#Speichern_der_Ergebnisse|Speichern von Langzeitreihen]]. | Die skalierte Zeitreihe kann in ein METEO-Objekt geschriebene werden oder eine regionale Windstatistik kann generiert werden. Die Einstellungen dazu sind analog zu den Einstellungen beim [[MCP%3A_Modelle_LZ#Speichern_der_Ergebnisse|Speichern von Langzeitreihen]]. | ||
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Latest revision as of 14:01, 3 May 2024
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(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.3)
Wenden Sie diese Methode in Versionen vor windPRO 3.3 nicht an, wenn die Langzeitreihe nicht den gesamten Zeitraum der Standortzeitreihe abdeckt. Sind in diesen Versionen z.B. 12 Monate Standortdaten vorhanden, aber nur für 11 davon auch Referenzdaten, so werden die 11 Monate auf das Langzeitniveau skaliert und der zusätzliche Monat fügt. wenn er nicht zufällig dem Mittel entspricht, einen Bias hinzu. In Versionen ab windPRO 3.3 wird dies durch einen zusätzlichen Korrekturfaktor verhindert.
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Diese Methode wird bevorzugt angewandt, wenn
- Mehrere Jahre Standortmessung vorliegen oder
- Das Windklima sich von Jahr zu Jahr nur geringfügig ändert, d.h. die Temperatur das bestimmende Element ist, oder
- Die Korrelation zwischen Standort- und Referenzdaten so schlecht ist, dass die Erzeugung einer Langzeitreihe auf Basis von Transferfunktionen nicht empfohlen werden kann.
Die lokal gemessene Richtungsverteilung wird verwendet, was insbesondere in Gelände mit starken Richtungsänderungen ein bedeutender Vorteil sein kann, wenn die Langzeit-Referenz diese Richtungsänderungen nicht ausreichend abbilden kann. Auch das Beibehalten der Dynamik der am Standort gemessenen Windgeschwindigkeit kann die Genauigkeit verbessern, insbesondere bei der Zeitreihen-basierten Berechnung (Scaler).
Die verwendete Methode (Variance Ratio Method, Varianz-Verhältnis-Methode) verwendet einen Faktor und einen Offset, um die Standortmessung langzeitzukorrigieren (siehe hier).
Die skalierte Zeitreihe kann in ein METEO-Objekt geschriebene werden oder eine regionale Windstatistik kann generiert werden. Die Einstellungen dazu sind analog zu den Einstellungen beim Speichern von Langzeitreihen.
Fortsetzung: Siehe Zeile Langzeitkorrektur (MCP) in Navigationsbox unten.