[論文レビュー] A comparative study between seasonal wind speed by Fourier and Wavelet analysis

Sabyasachi Mukhopadhyay, Debadatta Dash+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2014

Energy Load and Power Forecasting参考文献 11被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、冬季および夏季の風速パターンを分析するためにフーリエ変換とウェーブレット変換を比較した。ハールおよびダービーシズ-4（Db-4）離散ウェーブレットとモーレット連続ウェーブレット変換（MCWT）を用いて、風速の周期性を検出する。ウェーブレットコherエンス解析により、季節間の位相の一致が明らかになった。これは、特に非定常風速データにおいて、フーリエ解析に比べてウェーブレット変換が時間局所化された周期的特徴を検出する能力に優れていることを示している。

ABSTRACT

Wind Energy is a useful resource for Renewable energy purpose. Wind speed plays a vital role for wind energy calculation of certain location. So, it is very much necessary to know the wind speed data characteristics. In this paper fourier and wavelet transform are applied to study the wind speed data. We have compared wind speed of winter with summer by taking their speed into account using various discrete wavelets namely Haar and Daubechies-4 (Db-4). Also the periodicity of wind speed is checked using Continuous Wavelet Transform (MCWT) like Morlet. Thereafter a comparative study is done for detecting the periodicity of both summer and winter. Then wavelet coherence is checked between these two data for extracting the phase coherency information.

研究の動機と目的

• フーリエ法およびウェーブレットに基づく手法を用いて、風速データの季節的変動を分析すること。
• モーレットウェーブレットを用いた連続ウェーブレット変換（MCWT）により、冬季および夏季の風速における周期的パターンを同定すること。
• 非定常風速データにおける周期性検出において、フーリエ変換とウェーブレット変換の性能を比較すること。
• ウェーブレットコherエンスを用いて、冬季および夏季の風速系列間の位相の一致を調査すること。
• 再生可能エネルギー応用における季節的風速特徴の定性的な適切さを評価すること。

提案手法

• 冬季および夏季の風速データを分解するために、ハールおよびダービーシズ-4（Db-4）ウェーブレットを用いた離散ウェーブレット変換（DWT）の適用。
• 風速の周期性および時間周波数特性を分析するために、モーレットウェーブレットを用いた連続ウェーブレット変換（CWT）の使用。
• 冬季および夏季の風速系列間のウェーブレットコherエンスを計算し、位相の一致および共有された周期的行動を評価。
• 時間分解能と周波数分解能のトレードオフを評価するために、フーリエ変換の結果とウェーブレットベースの結果を比較。
• 時間周波数表現を用いて、風速データにおける局所化された周期的特徴を検出。
• 信号処理技術を実装し、季節的データにおける支配的振動周期およびその時間的変化を抽出。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フーリエ変換とウェーブレット変換は、季節的風速データにおける周期的成分の検出において、どのように異なるか？
• RQ2 冬季および夏季の風速における支配的周期性は何か？ また、それらは時間とともにどのように変化するか？
• RQ3 冬季および夏季の風速系列は、その周期的行動においてどの程度位相の一致を示すか？
• RQ4 ウェーブレットの選択（ハール対Db-4）が、風速特性の分析にどのように影響するか？
• RQ5 非定常風速信号において、ウェーブレット解析がフーリエ解析をどのように上回るか？

主な発見

• 特にモーレットCWTを用いたウェーブレット解析により、冬季および夏季の風速データにおける時間局所化された周期的成分が成功裏に同定された。
• ウェーブレットコherエンス解析により、特定の周波数帯域で冬季および夏季の風速系列間に顕著な位相の一致が確認され、同期した振動的行動が示された。
• 離散ウェーブレット（ハールおよびDb-4）は、風速の急激な変化や局所的特徴を効果的に捉え、非定常状態ではフーリエ解析を上回った。
• フーリエ解析は、時間局所化された周期性を解明できず、そのグローバルな周波数分解能の限界により、一時的特徴を示す季節的風速には有用性が制限された。
• 本研究では、ウェーブレットベースの手法が、季節的風速変動の分析において優れた時間周波数局所化を提供することを確認した。
• 風速の支配的周期性は季節ごとに変化し、中間周波数帯（例：3〜7日周期）で強いコherエンスが観察された。