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利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.
风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析
【摘 要】
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利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的
【机 构】
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华北电力大学自动化系
【出 处】
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同济大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50677021);华北电力大学留学回国人员科研基金(200814002)
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