【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及激光雷達(dá)，具體是一種針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法。
技術(shù)介紹
1、在風(fēng)能開發(fā)利用中，準(zhǔn)確測(cè)量風(fēng)速和風(fēng)向?qū)τ陲L(fēng)電場(chǎng)的選址、風(fēng)機(jī)的控制和優(yōu)化以及風(fēng)功率測(cè)試都至關(guān)重要。測(cè)風(fēng)雷達(dá)安裝在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組機(jī)艙頂部，采用相干探測(cè)體制基于激光多普勒頻移的原理，實(shí)現(xiàn)由機(jī)艙頂端對(duì)機(jī)艙葉輪前方幾十到幾百米風(fēng)矢量場(chǎng)的精確測(cè)量。它能夠測(cè)量風(fēng)機(jī)葉輪正前方的風(fēng)速，其測(cè)量結(jié)果不受風(fēng)機(jī)尾流干擾，可以有效適用于前饋控制和功率曲線測(cè)試等等。
2、但是由于一些不可控的原因，激光雷達(dá)數(shù)據(jù)容易丟失。在一些惡劣天氣影響下，例如，在大霧天氣中，雷達(dá)信號(hào)可能會(huì)被霧氣散射和吸收，導(dǎo)致風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)的缺失。葉輪遮擋、電磁干擾和設(shè)備故障時(shí)，信號(hào)的接收和發(fā)射受到干擾，同樣會(huì)影響數(shù)據(jù)的正常采集。
3、在風(fēng)電業(yè)務(wù)中，運(yùn)用較多的測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法是mcp(measurement-correlation-prediction，測(cè)量相關(guān)預(yù)測(cè))方法，該方法假設(shè)風(fēng)場(chǎng)具有空間相關(guān)性，且相關(guān)性較強(qiáng)，在同步時(shí)段內(nèi)已知目標(biāo)站和參照站的風(fēng)速相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，根據(jù)參照站的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)站進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)。該方法要求參考站具有長(zhǎng)期且完整度高的數(shù)據(jù)資料。同時(shí)在復(fù)雜地形下，參考站和目標(biāo)站的風(fēng)速在空間上復(fù)雜多變，相關(guān)性低甚至無相關(guān)性，傳統(tǒng)的mcp方法精度很低甚至無效。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，提供了一種針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，根據(jù)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺少的表現(xiàn)，設(shè)計(jì)了兩種解決數(shù)據(jù)缺失問題的解決方案，能夠適
2、一種針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于包括以下步驟：
3、1)獲取激光雷達(dá)相關(guān)數(shù)據(jù)；
4、2)利用質(zhì)量控制程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選和處理；
5、3)對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，包括因惡劣天氣影響而導(dǎo)致信號(hào)衰減產(chǎn)生的遠(yuǎn)端部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失以及因葉片遮擋或信號(hào)干擾原因?qū)е碌某掷m(xù)性時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的全部缺失；
6、4)數(shù)據(jù)缺失插補(bǔ)方法：
7、4.1)線性函數(shù)插值：對(duì)于因惡劣天氣影響而導(dǎo)致信號(hào)衰減產(chǎn)生的遠(yuǎn)端部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，采用線性插值函數(shù)進(jìn)行插補(bǔ)；
8、4.2)基于lstm的雙向遞推時(shí)序插補(bǔ)模型：對(duì)于因葉片遮擋或信號(hào)干擾原因?qū)е碌某掷m(xù)性時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的缺失且時(shí)序不連續(xù)的情況，采用基于lstm的雙向遞推時(shí)序插補(bǔ)模型，前置序列正向傳播預(yù)測(cè)t時(shí)刻的風(fēng)速，后置序列反向傳播預(yù)測(cè)t時(shí)刻的風(fēng)速，取兩個(gè)模型輸出的均值作為最后的預(yù)測(cè)結(jié)果；
9、5)缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)：利用前面步驟得出的預(yù)測(cè)值填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)，將預(yù)測(cè)值與已知數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，確保數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上的連續(xù)性。
10、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟1)所述獲取激光雷達(dá)相關(guān)數(shù)據(jù)過程中，重點(diǎn)采集機(jī)艙測(cè)風(fēng)激光雷達(dá)十分鐘統(tǒng)計(jì)風(fēng)速數(shù)據(jù)信息，涵蓋不同時(shí)間段內(nèi)風(fēng)速的變化情況，并對(duì)按照時(shí)間先后順序?qū)Σ杉降臄?shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的時(shí)間序列排序。
11、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟2)所述利用質(zhì)量控制程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選和處理包括兩個(gè)方面，包括篩查奇異值和有效率較低的數(shù)據(jù)。
12、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟3)所述因惡劣天氣影響而導(dǎo)致信號(hào)衰減產(chǎn)生的遠(yuǎn)端部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，主要表現(xiàn)為最遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù)缺失，在極端天氣下表現(xiàn)為全部數(shù)據(jù)缺失。
13、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟3)所述因葉片遮擋或信號(hào)干擾原因?qū)е碌某掷m(xù)性時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的全部缺失，主要表現(xiàn)為所有距離門數(shù)據(jù)全部缺失，風(fēng)速時(shí)序不完整，片斷性缺失。
14、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟4.1)所述線性函數(shù)插值具體為，相同時(shí)刻不同距離層的風(fēng)速數(shù)據(jù)之間通過線性關(guān)系描述，已知一系列多層距離門的風(fēng)速數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過最小二乘法確定一個(gè)一次函數(shù)y＝ax+b，其中a和b是通過最小二乘法擬合得到的系數(shù)，對(duì)于缺失數(shù)據(jù)的距離門d，通過計(jì)算y(d)＝ad+b得到相應(yīng)的風(fēng)速插補(bǔ)值。
15、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟4.2)所述前置序列為正序前置序列前向傳播lstm模型，xt為t時(shí)刻lstm模型的輸入，同理，xt-1和xt-2為t-1和t-2時(shí)刻的lstm模型輸入；為t時(shí)刻lstm模型的輸出，同理，和為t-1和t-2時(shí)刻的lstm模型輸出；和為隱藏層信息，僅在模型中間進(jìn)行傳遞，不做輸出；
16、給定一組已按時(shí)間排序的激光雷達(dá)序列風(fēng)速值，其中橫排表示1-10距離門的數(shù)據(jù)，縱排表示時(shí)間序列；
17、
18、重新排列組合組織模型的輸入模式，其輸入設(shè)定為目標(biāo)時(shí)間點(diǎn)之前的6小時(shí)數(shù)據(jù)，風(fēng)速數(shù)據(jù)以10分鐘為采樣間隔，由此，6小時(shí)時(shí)間隊(duì)列長(zhǎng)度為36，同時(shí)，數(shù)據(jù)中存在10個(gè)不同的距離層，每個(gè)距離層皆對(duì)應(yīng)著一個(gè)長(zhǎng)度為36的時(shí)間序列，最終，模型輸入的大小為36×10，即
19、
20、模型的輸出為t時(shí)刻10個(gè)距離門的預(yù)測(cè)風(fēng)速值，因此大小為1×10；
21、
22、步驟4.2)所述后置序列為逆序后置序列反向傳播lstm模型，包括t時(shí)刻后6小時(shí)的數(shù)據(jù)。
23、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟4.2)所述基于lstm的雙向遞推時(shí)序插補(bǔ)模型中，采用以下方法對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)：
24、4.21)嘗試不同的采樣間隔和時(shí)間窗口長(zhǎng)度，找到最適合特定數(shù)據(jù)集的參數(shù)設(shè)置；
25、4.22)引入正則化技術(shù)，防止模型過擬合，提高模型的泛化能力；
26、4.23)結(jié)合其他氣象數(shù)據(jù)或特征，進(jìn)一步豐富模型的輸入信息，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
27、進(jìn)一步改進(jìn)，步驟5)所述缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)過程中，為了驗(yàn)證填補(bǔ)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。
28、進(jìn)一步改進(jìn)，所述質(zhì)量評(píng)估過程具體為計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，包括平均絕對(duì)誤差、均方根誤差，與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，以確定填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集是否在合理的誤差范圍內(nèi)，或通過可視化的方式展示填補(bǔ)前后的數(shù)據(jù)變化，直觀地觀察填補(bǔ)效果。
29、本專利技術(shù)有益效果在于：
30、1、本專利技術(shù)根據(jù)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺少的表現(xiàn)，設(shè)計(jì)了兩種解決數(shù)據(jù)缺失問題的解決方案。線性插值方案在解決少量數(shù)據(jù)缺失時(shí)，執(zhí)行效率高，可以在較短的時(shí)間內(nèi)完成插補(bǔ)操作，保證了數(shù)據(jù)處理的及時(shí)性。對(duì)于全部距離門缺失且時(shí)序不連續(xù)的情況，采用基于lstm的雙向遞推時(shí)序插補(bǔ)模型，充分發(fā)揮了深度學(xué)習(xí)模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)，在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)缺失情況時(shí)表現(xiàn)出色，能夠適應(yīng)不同的天氣條件和信號(hào)干擾情況，為激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的完整性提供了有力的保障。
31、2、本專利技術(shù)設(shè)計(jì)的基于lstm的雙向遞推時(shí)序插補(bǔ)模型,通過同時(shí)考慮正序前置序列和逆序后置序列，能夠充分利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的前后信息，增強(qiáng)了模型對(duì)風(fēng)速變化趨勢(shì)的捕捉能力。對(duì)于激光雷達(dá)風(fēng)速數(shù)據(jù)而言，風(fēng)速的變化往往受到多種因素的影響，不僅與過去的風(fēng)速狀態(tài)有關(guān)，也可能受到未來趨勢(shì)的影響。雙向傳播的方式使得模型可以從兩個(gè)方向?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而更全面地理解風(fēng)速的動(dòng)態(tài)特性。
32、3、本專利技術(shù)設(shè)計(jì)的基于lstm的雙向遞推時(shí)序插補(bǔ)模型，取兩個(gè)ls本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟1)所述獲取激光雷達(dá)相關(guān)數(shù)據(jù)過程中，重點(diǎn)采集機(jī)艙測(cè)風(fēng)激光雷達(dá)十分鐘統(tǒng)計(jì)風(fēng)速數(shù)據(jù)信息，涵蓋不同時(shí)間段內(nèi)風(fēng)速的變化情況，并對(duì)按照時(shí)間先后順序?qū)Σ杉降臄?shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的時(shí)間序列排序。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟2)所述利用質(zhì)量控制程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選和處理包括兩個(gè)方面，包括篩查奇異值和有效率較低的數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟3)所述因惡劣天氣影響而導(dǎo)致信號(hào)衰減產(chǎn)生的遠(yuǎn)端部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，主要表現(xiàn)為最遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù)缺失，在極端天氣下表現(xiàn)為全部數(shù)據(jù)缺失。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟3)所述因葉片遮擋或信號(hào)干擾原因?qū)е碌某掷m(xù)性時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的全部缺失，主要表現(xiàn)為所有距離門數(shù)據(jù)全部缺失，風(fēng)速時(shí)序不完整，片斷性缺失。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟4.2)所述前置序列為正序前置序列前向傳播LSTM模型，Xt為t時(shí)刻LSTM模型的輸入，同理，Xt-1和Xt-2為t-1和t-2時(shí)刻的LSTM模型輸入；為t時(shí)刻LSTM模型的輸出，同理，和為t-1和t-2時(shí)刻的LSTM模型輸出；和為隱藏層信息，僅在模型中間進(jìn)行傳遞，不做輸出；
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟4.2)所述基于LSTM的雙向遞推時(shí)序插補(bǔ)模型中，采用以下方法對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟5)所述缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)過程中，為了驗(yàn)證填補(bǔ)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：所述質(zhì)量評(píng)估過程具體為計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，包括平均絕對(duì)誤差、均方根誤差，與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，以確定填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集是否在合理的誤差范圍內(nèi)，或通過可視化的方式展示填補(bǔ)前后的數(shù)據(jù)變化，直觀地觀察填補(bǔ)效果。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟1)所述獲取激光雷達(dá)相關(guān)數(shù)據(jù)過程中，重點(diǎn)采集機(jī)艙測(cè)風(fēng)激光雷達(dá)十分鐘統(tǒng)計(jì)風(fēng)速數(shù)據(jù)信息，涵蓋不同時(shí)間段內(nèi)風(fēng)速的變化情況，并對(duì)按照時(shí)間先后順序?qū)Σ杉降臄?shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的時(shí)間序列排序。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟2)所述利用質(zhì)量控制程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選和處理包括兩個(gè)方面，包括篩查奇異值和有效率較低的數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟3)所述因惡劣天氣影響而導(dǎo)致信號(hào)衰減產(chǎn)生的遠(yuǎn)端部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，主要表現(xiàn)為最遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù)缺失，在極端天氣下表現(xiàn)為全部數(shù)據(jù)缺失。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟3)所述因葉片遮擋或信號(hào)干擾原因?qū)е碌某掷m(xù)性時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的全部缺失，主要表現(xiàn)為所有距離門數(shù)據(jù)全部缺失，風(fēng)速時(shí)序不完整，片斷性缺失。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失的智能化插補(bǔ)方法，其特征在于：步驟4.1)所述線性函數(shù)插值具體為，相同時(shí)刻不同距離層的風(fēng)速數(shù)據(jù)之間通過線性關(guān)系描述，已知一系列多層距離門的風(fēng)速數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周思琴，蔣丹丹，邵通達(dá)，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：南京牧鐳激光科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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