您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于多特征提取-卷积神经网络-长短期记忆网络的短期风电功率预测方法
发电技术   2025年46卷第1期 页码:93-102
新能源|更新时间:2026-06-29
  • 导出

  • 收藏

  • 专辑

    • 基于多特征提取-卷积神经网络-长短期记忆网络的短期风电功率预测方法

    • Short-Term Wind Power Prediction Method Based on Multimodal Feature Extraction-Convolutional Neural Network-Long-Short Term Memory Network

    • “研究团队提出基于多特征提取-卷积神经网络-长短期记忆网络的风电功率预测方法,验证了MFE与CNN可有效提升预测准确性,为风电功率预测体系建设奠定了基础。”
    • DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.23101    

      中图分类号:
    • 修回:2023-12-18,

    移动端阅览

  •  
  •  

68

浏览量

201

下载量

5

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
论文导航

相关文章

基于电化学阻抗谱的锂离子电池健康状态估计
大气压的差值对风速空间相关性预测的影响分析
基于失真数据降噪的数据预处理方法及其在风电功率预测中的应用
聚变高温超导D型磁体和环形磁场线圈机械稳定性分析
光纤传感技术在电池荷电状态和健康状态监测中的应用研究

相关作者

史宏思
孙新伟
王凯
张玺
杨钊
张军
杨正瓴
王如雪

相关机构

青岛整流器制造有限公司
青岛大学电气工程学院
山东索想智能科技有限公司
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津市 南开区
天津市过程检测与控制重点实验室(天津大学), 天津市 南开区