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基于模型无关优化策略的风电短时回归预测框架设计

丁琦 邱才明 杨浩森 童厚杰

现代电力2022,Vol.39Issue(3):253-261,中插1,10.
现代电力2022,Vol.39Issue(3):253-261,中插1,10.DOI:10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0097

基于模型无关优化策略的风电短时回归预测框架设计

A Regression Framework Design for Short Term Forecasting of Wind Power Based on Model-Agnostic Meta-Learning Strategy

丁琦 1邱才明 1杨浩森 2童厚杰1

作者信息

  • 1. 上海交通大学 电子信息与电气工程学院,上海市 闵行区 200240
  • 2. 华中科技大学 电子信息与通信学院,湖北省武汉市 430074
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摘要

关键词

智能电网/深度学习/短时电力数据预测/模型无关优化(MAML)策略

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

丁琦,邱才明,杨浩森,童厚杰..基于模型无关优化策略的风电短时回归预测框架设计[J].现代电力,2022,39(3):253-261,中插1,10.

基金项目

国家重点研发计划项目(2018YFF0214704) (2018YFF0214704)

现代电力

OA北大核心CSTPCD

1007-2322

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