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风电场动态等值建模方法研究，张洋溢，李卫星，随着化石燃料的日益枯竭，风力发电在调整能源结构、保护生态环境等方面尤为突出，成为可再生能源发展的生力军。然而由于风力发电
使用simulink软件,自己搭建的风电场模型,9MW的风电场模型,含有6台风电机组,每台风电机组1.5MW,方便大家对风电场的模型的学习。
如今在大力发展清洁能源的背景下,风电的重要性越来越凸显。风电场的并网运行因为风能的自身特性产生了很多问题。针对这些问题需要对风力发电场进行大量的计算分析确保其并网后的安全运行。针对每一台风机的单独仿真
在谱聚类技术的基础上,面向风电场动态等值建模,提出一种基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场机群划分方法。首先根据风电机组的实测运行数据,构造一个可以体现原始数据结构且能为分类提供更多有效信息的特征向量
本资源通过matlab编写的动态模糊聚类算法，并且包含形成模糊矩阵的不同方法，最后形成直观的动态聚类图，结果十分直观，对理解模糊算法及动态聚类有相当大的帮助。
遗传算法在聚类中的应用,简要讲述了什么是遗传算法。
风电场等值方法，论述基本的风电场所含机型的不同，采用不同的建模方法，对风电场进行分类，以便于进行系统计算。
为快速准确地计算时间序列数据相似度,引入快速动态时间规划距离(fast dynamic time warping,FDTW),提出了基于FDTW的模糊C均值算法和模糊C中心点聚类算法。FDTW通过对数
基于改进型模糊聚类的模糊系统建模方法，有相关的
众多聚类算法中，模糊聚类算法是最常用的 本算法是一种改良算法
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