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题名南海波高熵和风速熵
被引量：4
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作者
郭佩芳
施平
孙孚
戚建华
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机构
青岛海洋大学海洋系
中国科学院南海海洋研究所
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出处
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
1997年第2期185-191,共7页
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基金
"85"南沙科技专项基金
国家自然科学基金!49276245
+1 种基金
49376255
921-2
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文摘
根据风速的统计分布，给出了有因次风速熵和无因次风速熵的定义及其计算方法，使用GEOSAT高度计1986年11月—1989年2月的有效波高和风速的资料，计算、分析了南海海域上的波高熵、风速熵，给出它们的时间变化特征和空间变化特征，并对不同随机量的无因次熵，即随机度进行了比较。结果表明，该海域的波高熵除个别外，整体特征有明显的年变化规律，波高熵在冬季取得最大值，在夏季取得最小值；与波高熵相比，风速熵的年变化规律不甚明显。研究表明，波高熵与风速熵有密切的关系。
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关键词
南海
波高熵
风速熵
波浪
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Keywords
South China Sea Wave height entropy Wind speed entropy
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分类号
P731.22
[天文地球—海洋科学]
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题名基于熵权时序模型的超短期风电功率预测
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作者
靳冰洁
张步涵
邓韦斯
吴俊利
张凯敏
邵剑
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机构
华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2014年第8期189-192,共4页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA05A101)
国家电网公司科技项目(dz71-13-036)
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文摘
针对风电具有较强的随机性和波动性,传统的单一预测方法难以准确描述其规律且预测精度较低的问题,提出风速熵和功率熵的概念,在时间序列法的基础上分别采用基于风速和基于功率的预测方法,并根据风速熵和功率熵的计算结果动态设置预测点的权值,建立风电功率的熵权时序模型。算例分析结果表明,所提方法能有效提取风速及功率历史数据中的有用信息,提高超短期风电功率预测精度,预测结果的准确率和合格率均优于神经网络法、时间序列法和基于风速法。
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关键词
熵权时序模型
功率预测
时间序列
风速熵
功率熵
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Keywords
entropy weight time-series model
power prediction
time series
wind speed entropy
power entropy
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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