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基于格拉姆角场与改进CNN-ResNet的风电功率预测方法

张淑清 杜灵韵 王册浩 姜安琦 徐丽华

电网技术2023，Vol.47Issue(4)：1540-1547,中插56,9.
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电网技术2023，Vol.47Issue(4)：1540-1547,中插56,9.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.0487

基于格拉姆角场与改进CNN-ResNet的风电功率预测方法

Wind Power Forecasting Method Based on GAF and Improved CNN-ResNet

张淑清 1杜灵韵 1王册浩 1姜安琦 1徐丽华2

作者信息

  • 1. 教育部智能控制系统与智能装备工程研究中心(燕山大学),河北省 秦皇岛市 066004
  • 2. 国网冀北电力有限公司唐山供电公司,河北省 唐山市 063000
  • 折叠

摘要

关键词

风电功率预测/格拉姆角场/卷积神经网络/残差网络/CNN-ResNet/网络融合

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张淑清,杜灵韵,王册浩,姜安琦,徐丽华..基于格拉姆角场与改进CNN-ResNet的风电功率预测方法[J].电网技术,2023,47(4):1540-1547,中插56,9.

基金项目

国家重点研发计划项目(2021YFB3201600) （2021YFB3201600）

国家自然科学基金项目(52275067) （52275067）

河北省自然科学基金项目(F2020203058). （F2020203058）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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