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摘要:
介绍多个风电场的风速在时间和空间上相关性,提出了一种考虑时空相关性的短期风速预测方法,并以云南两实际风电场所测风速为例,用RST模型对风速进行2 h预测.
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时间序列
风速
预测
采用小波分析和神经网络的短期风速组合预测
短期预测
小波分析
径向基神经网络
Elman神经网络
广义回归神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 采用地理时间信息模型的短期风速预测方法
来源期刊 云南电力技术 学科 工学
关键词 时空相关性 RST模型 风速预测
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 研究与分析
研究方向 页码范围 21-23
页数 3页 分类号 TM76
字数 2002字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 常鲜戎 79 789 13.0 23.0
2 郭俊华 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (131)
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研究主题发展历程
节点文献
时空相关性
RST模型
风速预测
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
云南电力技术
双月刊
1006-7345
53-1117/TM
大16开
昆明市经济技术开发区云大西路中段105号电力科技园电力研究院206室
1973
chi
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