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考虑风电时序特性的深度小波-时序卷积网络超短期风功率预测

陈海鹏 李赫 阚天洋 赵畅 张忠 于海薇

电网技术2023，Vol.47Issue(4)：1653-1662,中插80-中插82,13.
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电网技术2023，Vol.47Issue(4)：1653-1662,中插80-中插82,13.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.1019

考虑风电时序特性的深度小波-时序卷积网络超短期风功率预测

DWT-DTCNA Ultra-short-term Wind Power Prediction Considering Wind Power Timing Characteristics

陈海鹏 1李赫 1阚天洋 2赵畅 3张忠 4于海薇1

作者信息

  • 1. 现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学),吉林省 吉林市 132012
  • 2. 国网冀北电力有限公司承德供电公司,河北省 承德市 067000
  • 3. 国能吉林江南热电有限公司,吉林省 吉林市 132002
  • 4. 鲁能新能源集团有限公司甘肃分公司,甘肃省 兰州市 730000
  • 折叠

摘要

关键词

离散小波变换/时序卷积网络/深度强化学习/超短期预测/注意力机制

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈海鹏,李赫,阚天洋,赵畅,张忠,于海薇..考虑风电时序特性的深度小波-时序卷积网络超短期风功率预测[J].电网技术,2023,47(4):1653-1662,中插80-中插82,13.

基金项目

国家自然科学基金项目(51777027). （51777027）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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