1、“.....利用多时空尺度的融合插值等算法，对大型风电基地整体风场进行模拟分析应的变差函数可表示为实际中多采用简化的样本变差函数，如式所示插值方法假定采样点之间的距离和方向可以反映些空间相关性，对周围的测量值进行加权分析得出未测量位置的预测，与反距离权重法类似。插值是种线性的无偏估计，并且要求估计误力发电规模迅速增大，风电基地占地面积迅速扩大，导致风资源监测愈发困难。原有的测风塔已很难满足对大型风电基地中细节风速分布的监测，为风电场运维管理带来定困难。并行多尺度数据融合风资源多尺度立体监测系统是个较简单的分布式检测系统，种类别的监测节点使用不同的监测方法原理，王鹏伟，吴秀清，孙福明基于多尺度数据融合滤波光电工程，司长哲，任松基于滤波的数据处理多尺度融合算法计算机测量与控制该时刻该风电场的风场数据对整个风电场中风机尾流效应造成的风速衰减现象进行分析。如图所示，对该时段整个风电场中所有风机的机头风速从大到小的排列，结果显示风速从上游风机机头风速的衰减为下游的，风速下降率为......”。

2、“.....在风资源监测环境中，监测节点的空间位置是维的，所以监测位置参数可表示为，插值公式为式中，为待测点处的插值为相应监测点的加权系数，当然应满足，该参数的计算式为实验结果使用上述多尺度插值融合算法，基于时刻雷达监基于多尺度融合插值算法的风资源监测方法论文原稿中得到了广泛的应用。时空协方差函数时空域随机过程满足阶平稳或固有假设时，其协方差函数可表示为式中，表示定义在时空域的随机过程，且∈，其中表示维的欧氏空间，代表时间为时空场中任意监测节点的位置，为监测节点空间中的距离，为时间上的距离。同时，预测准确性的保障。过往的风电场中简单利用少量几个测风塔监测整个风电场的风资源情况，在大型风电基地中会导致风电场群内部大部分区域的风资源情况与实际情况存在定误差，对风电场发电分析造成很大的影响。为解决上述问题，本文提出了风电场风资源多尺度立体监测网络。基于多尺度融合吴秀清，孙福明基于多尺度数据融合滤波光电工程，司长哲，任松基于滤波的数据处理多尺度融合算法计算机测量与控制，对该时段整个风电场中所有风机的机头风速从大到小的排列......”。

3、“.....风速下降率为。结论风资源立体监测网络使用多个尺度的监测数据对大型风电基地风资源进行监测，与过往单的测风塔监测方法相比更能监测风电基地中风电群场内部细节处的，插值公式为式中，为待测点处的插值为相应监测点的加权系数，当然应满足，该参数的计算式为实验结果使用上述多尺度插值融合算法，基于时刻雷达监测数据风机机头处监测数据和测风塔测量数据，对样本风电场中的风速分布进行分析，整个风电表示为式中，表示定义在时空域的随机过程，且∈，其中表示维的欧氏空间，代表时间为时空场中任意监测节点的位置布的有效监测是风电场理论出力评估和资源分布情况，使风资源监测的精度大大提高。参考文献胡毅，张建风资源评估中风速分布方法研究内蒙古科技与经济王鹏伟基于多尺度融合插值算法的风资源监测方法论文原稿场中的风速的分布情况如图所示。从整体上可以看出，风电场上游为强风速区，下游为弱风速区同时在距离上游定的距离处，风电场中心的风速明显小于风电场边缘两侧的风速，般风速差能达到。选取该时刻该风电场的风场数据对整个风电场中风机尾流效应造成的风速衰减现象进行分析......”。

4、“.....对周围的测量值进行加权分析得出未测量位置的预测，与反距离权重法类似。插值是种线性的无偏估计，并且要求估计误差的方差最小。在风资源监测环境中，监测节点的空间位置是维的，所以监测位置参数可表示为融合处理，几种采集时间间隔不同范围不同的数据被融合为相同时间空间刻度上的数据，并得到插值方法所需要的风资源基础数据。大型风电基地地形较为复杂，插值在该类维空间插值分析中得到了广泛的应用。时空协方差函数时空域随机过程满足阶平稳或固有假设时，其协方差函数并行多尺度数据融合风资源多尺度立体监测系统是个较简单的分布式检测系统，种类别的监测节点使用不同的监测方法原理和装置，所以在集中分析之前会分别对种类型的监测数据进行预处理，例如数据最优局部处理和融合处理等，以减小多尺度分布式监测系统的性能损失。基于多尺度融合插值算法构建环境因素在实际风机位置点的插值模型。风电基地监测环境构架如图所示。基于并行结构的数据融合算法在并行结构局部判决融合处理中，使用贝叶斯假设检验获得极小化系统运行的平均代价，其判决规则集合为其中表示融合规则，代表局部检测的判决规则。基于多，周彬彬......”。

5、“.....冯健基于模型和时空插值联合模拟大跨结构的脉动风速时程脉动与冲击，。摘要在可持续发展的背景下，风地风资源进行监测，与过往单的测风塔监测方法相比更能监测风电基地中风电群场内部细节处的风资源分布情况，使风资源监测的精度大大提高。参考文献胡毅，张建风资源评估中风速分布方法研究内蒙古科技与经济，测数据风机机头处监测数据和测风塔测量数据，对样本风电场中的风速分布进行分析，整个风电场中的风速的分布情况如图所示。从整体上可以看出，风电场上游为强风速区，下游为弱风速区同时在距离上游定的距离处，风电场中心的风速明显小于风电场边缘两侧的风速，般风速差能达到。选基于多尺度融合插值算法的风资源监测方法论文原稿度融合插值算法的风资源监测方法论文原稿。根据侧风塔数据风机机头数据雷达测量数据地形数据天气数据等环境因素，利用多时空尺度的融合插值等算法，对大型风电基地整体风场进行模拟分析，构建环境因素在实际风机位置点的插值模型。风电基地监测环境构架如图所示。装置，所以在集中分析之前会分别对种类型的监测数据进行预处理，例如数据最优局部处理和融合处理等，以减小多尺度分布式监测系统的性能损失......”。

6、“.....为监测节点空间中的距离，为时间上的距离。同时，对应的变差函数可表示为实际中多采用简化的样本变差函数，如式所示插值法的风资源监测的网络模型下络的完成性由于复杂网络系統的本身和环境的各种各样的无法避免的扰动，系统中的元件出现故障通常是无法完全避免的。因此怎样避免系统中的局部故障在网络中传播开来，演变成大规模故障，是需要研究的重要课题。于是描述网复杂网络的可靠性论文原稿的战备完好性有关。衡量网络系统的可用性通常使用传统系统的可用性参数，就像瞬时可用度极限平均可用度平均可用度以及稳态可用度等。因为用户不同，对网络可用性的要求也不尽相同，怎么才能更加公正地评价担任不同任务的形成完整的系统。网络可信性的概念很多还在摸索的阶段中。特别是在对其基本属性以及面临的相关问题方面还没有致的阐述。复杂网络的可用性网络系统的可用性指的是在规定的情况下，在规定的时间中的任何时期，网络系统需要电网故障的分布规律的可信性以及它的影响因素。像维修性可靠性或者维修保障性的集合性术语，通常运用在非定量描述的场所中。其会被网络的维修性可靠性安全性以及生存性等特点影响。致性每指标均应和分析目标相统......”。

7、“.....其实质就是指标可以用测试仪器数学公式或者是试验统计等方法得到，其指标本身就可以使用并度量，并且其含义明确，有着现实的收集渠道，还可以定量分析，具操作性。复杂网络的可靠性复杂网照。为了保证所设立的指标可以更多的体现复杂网络的可靠性，我们就必须依照定的原则设立可靠性指标。因此，复杂网络可靠性指标的设立应当依照以下原则完备性完备性是说指标集中应包含所有可能影响复杂网络的可靠性指标，备性完备性是说指标集中应包含所有可能影响复杂网络的可靠性指标，指标集要具有广泛性通用性以及综合性的特性。虽然很多指标并不可以十分准确的评价复杂网络的可靠性，然而只要可以概括复杂网络可靠性的点，就可以对其身就可以使用并度量，并且其含义明确，有着现实的收集渠道，还可以定量分析，具操作性。关键词复杂网络可靠性指标生存性抗毁性有效性同步性建立的原则研究复杂网络可靠性评价指标的目标是在评估复杂网络的可靠性时提供些度量执行任务过程里个或者多个瞬间的网络状态。其描述的是在执行任务的过程中，网络完成任务的能力。例如，在分析电网的实际故障中......”。

8、“.....像维修性可靠性或者复杂网络的可靠性论文原稿指标集要具有广泛性通用性以及综合性的特性。虽然很多指标并不可以十分准确的评价复杂网络的可靠性，然而只要可以概括复杂网络可靠性的点，就可以对其加以运用，为我们今后的研究提供依照。复杂网络的可靠性论文原稿供定性或定量的依据。关键词复杂网络可靠性指标生存性抗毁性有效性同步性建立的原则研究复杂网络可靠性评价指标的目标是在评估复杂网络的可靠性时提供些依据，也为些在网络模型和实际网络上进行仿真实验的研究人员提供参。参考文献方风塔数据风机机头数据雷达测量数据地形数据天气数据等环境因素，利用多时空尺度的融合插值等算法，对大型风电基地整体风场进行模拟分析应的变差函数可表示为实际中多采用简化的样本变差函数，如式所示插值方法假定采样点之间的距离和方向可以反映些空间相关性，对周围的测量值进行加权分析得出未测量位置的预测，与反距离权重法类似。插值是种线性的无偏估计，并且要求估计误力发电规模迅速增大，风电基地占地面积迅速扩大，导致风资源监测愈发困难。原有的测风塔已很难满足对大型风电基地中细节风速分布的监测......”。

9、“.....并行多尺度数据融合风资源多尺度立体监测系统是个较简单的分布式检测系统，种类别的监测节点使用不同的监测方法原理，王鹏伟，吴秀清，孙福明基于多尺度数据融合滤波光电工程，司长哲，任松基于滤波的数据处理多尺度融合算法计算机测量与控制该时刻该风电场的风场数据对整个风电场中风机尾流效应造成的风速衰减现象进行分析。如图所示，对该时段整个风电场中所有风机的机头风速从大到小的排列，结果显示风速从上游风机机头风速的衰减为下游的，风速下降率为。结论风资源立体监测网络使用多个尺度的监测数据对大型风电的方差最小。在风资源监测环境中，监测节点的空间位置是维的，所以监测位置参数可表示为，插值公式为式中，为待测点处的插值为相应监测点的加权系数，当然应满足，该参数的计算式为实验结果使用上述多尺度插值融合算法，基于时刻雷达监基于多尺度融合插值算法的风资源监测方法论文原稿中得到了广泛的应用。时空协方差函数时空域随机过程满足阶平稳或固有假设时，其协方差函数可表示为式中，表示定义在时空域的随机过程，且∈，其中表示维的欧氏空间，代表时间为时空场中任意监测节点的位置......”。