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基于DAM与CNN-LSTM-XGBoost的海上风电功率并行预测

程艳 张波 姚中原 张宇 曹卫 黄曙荣

软件导刊2023,Vol.22Issue(7):27-31,5.
软件导刊2023,Vol.22Issue(7):27-31,5.DOI:10.11907/rjdk.221779

基于DAM与CNN-LSTM-XGBoost的海上风电功率并行预测

Parallel Prediction of Offshore Wind Power Based on DAM and CNN-LSTM-XGBoost

程艳 1张波 2姚中原 3张宇 3曹卫 1黄曙荣1

作者信息

  • 1. 盐城工学院 机械工程学院/优集学院,江苏 盐城 224051
  • 2. 华能海上风电科学技术研究有限公司,江苏 盐城224007
  • 3. 华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司,江苏 南京 210000
  • 折叠

摘要

关键词

双阶段注意力机制/长短期记忆网络/XGBoost/并行预测/权重分配

Key words

dual stage attention mechanism/short and long term memory network/XGBoost/parallel prediction/weight distribution

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

程艳,张波,姚中原,张宇,曹卫,黄曙荣..基于DAM与CNN-LSTM-XGBoost的海上风电功率并行预测[J].软件导刊,2023,22(7):27-31,5.

基金项目

江苏省重点研发计划项目(BE2020034) (BE2020034)

中国华能集团有限公司科技项目(HNKJ21-HF268) (HNKJ21-HF268)

软件导刊

1672-7800

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