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基于WGAN-GP和CNN-LSTM-Attention的短期光伏功率预测

雷柯松 吐松江·卡日 伊力哈木·亚尔买买提 苏宁 吴现 崔传世

电力系统保护与控制2023,Vol.51Issue(9):108-118,11.
电力系统保护与控制2023,Vol.51Issue(9):108-118,11.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.221287

基于WGAN-GP和CNN-LSTM-Attention的短期光伏功率预测

Prediction of short-term photovoltaic power based on WGAN-GP and CNN-LSTM-Attention

雷柯松 1吐松江·卡日 1伊力哈木·亚尔买买提 1苏宁 2吴现 1崔传世1

作者信息

  • 1. 新疆大学电气工程学院,新疆 乌鲁木齐 830049
  • 2. 国网综合能源服务集团有限公司,北京 100053
  • 折叠

摘要

关键词

光伏功率预测/生成对抗网络/卷积神经网络/长短期记忆网络/注意力机制

引用本文复制引用

雷柯松,吐松江·卡日,伊力哈木·亚尔买买提,苏宁,吴现,崔传世..基于WGAN-GP和CNN-LSTM-Attention的短期光伏功率预测[J].电力系统保护与控制,2023,51(9):108-118,11.

基金项目

国家自然科学基金项目资助(52067021) (52067021)

新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目资助(2022D01C35) (2022D01C35)

新疆维吾尔自治区优秀青年科技人才培养项目资助(2019Q012) (2019Q012)

电力系统保护与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-3415

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