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基于变分模态分解和CNN-GRU-ED的超短期互感器误差预测

杨信强 李振华 钟悦 李红斌

电力系统保护与控制2023,Vol.51Issue(12):68-77,10.
电力系统保护与控制2023,Vol.51Issue(12):68-77,10.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.221507

基于变分模态分解和CNN-GRU-ED的超短期互感器误差预测

Ultra-short term transformer error forecast based on variational mode decomposition and CNN-GRU-ED

杨信强 1李振华 1钟悦 1李红斌2

作者信息

  • 1. 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学),湖北 宜昌 443002||三峡大学电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002
  • 2. 华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室,湖北 武汉 430074
  • 折叠

摘要

关键词

超短期预测/变分模态分解/编解码模型/多步预测

引用本文复制引用

杨信强,李振华,钟悦,李红斌..基于变分模态分解和CNN-GRU-ED的超短期互感器误差预测[J].电力系统保护与控制,2023,51(12):68-77,10.

基金项目

国家自然科学基金项目资助(52277012) (52277012)

强电磁工程与新技术国家重点实验室开放课题资助(2022KF005) (2022KF005)

电力系统保护与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-3415

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