您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于Bi-LSTM和改进残差学习的风电功率超短期预测方法
更新时间:2025-10-19
    • 基于Bi-LSTM和改进残差学习的风电功率超短期预测方法

    • Issue 1, Pages: 56-65(2025)
    • CLC: TP18;TM614
    • Published:2025

    移动端阅览

  • [J]. 2025, (1): 56-65. DOI:

  •  
  •  

0

Views

937

下载量

0

CSCD

Alert me when the article has been cited
提交
Tools
Download
Export Citation
Share
Add to favorites
Add to my album

Related Articles

新型电力系统背景下的智能负荷预测算法研究综述
基于改进堆栈自编码器的变压器故障诊断模型
基于多类别Focal Loss损失函数的变电站场景图像语义分割研究
基于宽度和深度模型以及残差网络的综合能源负荷短期预测
基于改进残差网络和InfoGAN的变压器局部放电故障诊断方法研究

Related Author

王增平
王灿
杨佳泽
马泰屹
王闯
赵冬梅
邵宇鹰
彭鹏

Related Institution

华北电力大学电气与电子工程学院
国网北京市供电公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
国网上海市电力公司
国网宁波供电公司
0