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基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测

刘旭丽 莫毓昌 吴哲 严珂

郑州大学学报(理学版)2022,Vol.54Issue(4):86-94,9.
郑州大学学报(理学版)2022,Vol.54Issue(4):86-94,9.DOI:10.13705/j.issn.1671-6841.2021292

基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测

Super-Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Based on DWT-CNN-LSTM

刘旭丽 1莫毓昌 1吴哲 1严珂2

作者信息

  • 1. 华侨大学 数学科学学院 计算科学福建省高校重点实验室 福建 泉州 362000
  • 2. 中国计量大学 信息工程学院 浙江 杭州 310000
  • 折叠

摘要

关键词

光伏发电/超短期预测/小波分解/卷积神经网络/长短期记忆神经网络

分类

数理科学

引用本文复制引用

刘旭丽,莫毓昌,吴哲,严珂..基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测[J].郑州大学学报(理学版),2022,54(4):86-94,9.

基金项目

国家自然科学基金项目(61972165) (61972165)

数据科学福建省高校科技创新团队项目(MJK-2018-49) (MJK-2018-49)

大数据分析与安全泉州市高层次人才团队项目(2017ZT012) (2017ZT012)

福建省科技重大专项资助项目(2020HZ02014). (2020HZ02014)

郑州大学学报(理学版)

OA北大核心CSTPCD

1671-6841

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