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基于双重注意力LSTM神经网络的可解释海上风电出力预测

苏向敬 周汶鑫 李超杰 米阳 符杨 董朝阳

电力系统自动化2022,Vol.46Issue(7):141-151,11.
电力系统自动化2022,Vol.46Issue(7):141-151,11.DOI:10.7500/AEPS20210427004

基于双重注意力LSTM神经网络的可解释海上风电出力预测

Interpretable Offshore Wind Power Output Forecasting Based on Long Short-term Memory Neural Network with Dual-stage Attention

苏向敬 1周汶鑫 1李超杰 2米阳 1符杨 1董朝阳2

作者信息

  • 1. 上海电力大学电气工程学院,上海市 200090
  • 2. 新南威尔士大学电气工程与通信学院,悉尼 2052,澳大利亚
  • 折叠

摘要

关键词

海上风电/出力预测/长短期记忆/注意力/可解释性

引用本文复制引用

苏向敬,周汶鑫,李超杰,米阳,符杨,董朝阳..基于双重注意力LSTM神经网络的可解释海上风电出力预测[J].电力系统自动化,2022,46(7):141-151,11.

基金项目

上海市教育委员会科研创新计划资助项目(2021-01-07-00-07-E00122). (2021-01-07-00-07-E00122)

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1026

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