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基于MSTAGNN模型的可解释海上风电场多风机出力预测

苏向敬 聂良钊 李超杰 米阳 符杨 董朝阳

电力系统自动化2023,Vol.47Issue(9):88-98,11.
电力系统自动化2023,Vol.47Issue(9):88-98,11.DOI:10.7500/AEPS20220502002

基于MSTAGNN模型的可解释海上风电场多风机出力预测

Interpretable Power Output Prediction of Multiple Wind Turbines for Offshore Wind Farm Based on Multiple Spatio-temporal Attention Graph Neural Network Model

苏向敬 1聂良钊 1李超杰 2米阳 1符杨 1董朝阳3

作者信息

  • 1. 上海电力大学电气工程学院,上海市 200090
  • 2. 新南威尔士大学电气工程与通信学院,悉尼 2052,澳大利亚
  • 3. 南洋理工大学电气与电子工程学院,新加坡 639798,新加坡
  • 折叠

摘要

关键词

海上风电场/出力预测/图神经网络/注意力机制/可解释性/时空特征

引用本文复制引用

苏向敬,聂良钊,李超杰,米阳,符杨,董朝阳..基于MSTAGNN模型的可解释海上风电场多风机出力预测[J].电力系统自动化,2023,47(9):88-98,11.

基金项目

上海市教育委员会科研创新计划资助项目(2021-01-07-00-07-E00122). (2021-01-07-00-07-E00122)

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1026

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