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基于RF-BiLSTM的柔直阀冷入阀水温预测及冷却能力评估

唐文虎 林泽康 辛妍丽 赵伟 吴亮 金晶

电力工程技术2023，Vol.42Issue(3)：102-111,148,11.
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电力工程技术2023，Vol.42Issue(3)：102-111,148,11.DOI:10.12158/j.2096-3203.2023.03.012

基于RF-BiLSTM的柔直阀冷入阀水温预测及冷却能力评估

Prediction of valve inlet water temperature and cooling evaluation of VSC-HVDC convert valve cooling system based on random forest and bi-directional long short-term memory

唐文虎 1林泽康 1辛妍丽 2赵伟 1吴亮 3金晶3

作者信息

  • 1. 华南理工大学电力学院,广东 广州510641
  • 2. 广东技术师范大学自动化学院,广东 广州510665
  • 3. 广东电网有限责任公司汕头供电局,广东 汕头515044
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摘要

关键词

柔直阀冷系统/机器学习/随机森林(RF)算法/双向长短时记忆(BiLSTM)网络/入阀水温预测/冷却能力评估

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

唐文虎,林泽康,辛妍丽,赵伟,吴亮,金晶..基于RF-BiLSTM的柔直阀冷入阀水温预测及冷却能力评估[J].电力工程技术,2023,42(3):102-111,148,11.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51977082)本文得到中国南方电网有限责任公司科技项目(030500KK52200004(GDKJXM20200761))资助,谨此致谢! （51977082）

电力工程技术

OA北大核心CSTPCD

2096-3203

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