本稿では、サンプルエントロピーに基づくガス-蒸気複合サイクル発電所の静的判断方法を提案する。信号のトレンド変化および波動幅へのサンプルエントロピーの感受性を利用して目標シーケンスの静的因子を取得し、大量データの選別と分類を行う。いくつかの典型的なシミュレーション信号に対してサンプルエントロピー解析を行い、サンプルエントロピーと信号雑音比の関係を論じる。そして、サンプルエントロピーをガス蒸気複合サイクルの重要なパラメータの静的運転データの選択に使用する。結果は、サンプルエントロピーが信号のトレンド変化および波動幅を認識する能力が高く、サンプルエントロピーを使用して静的判断が可能であることを示し、この選択されたサンプルデータを使用してガスタービン特性のニューラルネットワークモデリングを行うと、モデルの精度が大幅に向上し、モデルテストの誤診率が大幅に低下する。

静的判断；ガス；蒸気；複合サイクル；ニューラルネットワーク；サンプルエントロピー；静的因子；信号対雑音比