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基于改进的CNN-LSTM短期风功率预测的系统旋转备用经济性分析

陈海鹏 周越豪 王趁录 王俊祺 韩皓 吕鑫升

高电压技术2022，Vol.48Issue(2)：439-446,8.
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高电压技术2022，Vol.48Issue(2)：439-446,8.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20201850

基于改进的CNN-LSTM短期风功率预测的系统旋转备用经济性分析

Economic Analysis of System Spinning Reserve Based on Improved CNN-LSTM Short Term Wind Power Prediction

陈海鹏 1周越豪 1王趁录 2王俊祺 2韩皓 3吕鑫升4

作者信息

  • 1. 东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室,吉林132012
  • 2. 国网甘肃省电力有限公司兰州供电公司,兰州730000
  • 3. 中国信息通信研究院,北京100089
  • 4. 国网吉林省电力有限公司松原供电公司,松原138000
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摘要

关键词

卷积神经网络/改进的长短期记忆网络/风功率预测/相关性分析/旋转备用/经济性分析

引用本文复制引用

陈海鹏,周越豪,王趁录,王俊祺,韩皓,吕鑫升..基于改进的CNN-LSTM短期风功率预测的系统旋转备用经济性分析[J].高电压技术,2022,48(2):439-446,8.

基金项目

国家自然科学基金(51777027). （51777027）

高电压技术

OA北大核心CSTPCD

1003-6520

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