基于超参数优化和双重注意力机制的超短期风电功率预测OA北大核心CSTPCD

高精度的风电功率预测在电力系统的安全稳定运行和能源系统的优化配置中至关重要。为了从多维风电历史数据中提取隐藏信息,准确选择与预测目标高度相关的高维特征,克服时间序列的短时记忆问题,提出了一种以卷积神经网络-双向长短时记忆网络(convolutional neural network and bidirectional long short term memory network,CNN-BiLSTM)为基础模型,结合双重注意力机制和贝叶斯优化算法…查看全部>>