首页|期刊导航|电力建设|基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法

基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法

黄文琦方必武戴珍侯佳萱曹尚梁凌宇林全郴余涛

电力建设2023，Vol.44Issue(11)：43-53,11.

电力建设2023，Vol.44Issue(11)：43-53,11.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2023.11.005

基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法

Wind Power Output Forecasting Based on Multi-source Data Graph Representation Learning

黄文琦 ¹方必武 ²戴珍 ¹侯佳萱 ¹曹尚 ¹梁凌宇 ¹林全郴 ¹余涛³

作者信息

1. 南方电网数字电网集团有限公司,广州市 510670
2. 中国南方电网电力调度控制中心,广州市 510663
3. 华南理工大学电力学院,广州市 510640
折叠

摘要

关键词

风电出力预测/Stacking集成/图表示学习/残差图卷积

Key words

wind power output forecast/Stacking integration/graphs represent learning/residuals plot convolution

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

黄文琦,方必武,戴珍,侯佳萱,曹尚,梁凌宇,林全郴,余涛..基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法[J].电力建设,2023,44(11):43-53,11.

基金项目

This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No. 52207105) and Science and Technology Project of China Southern Power Grid(No. 670000KK52210021). 国家自然科学基金项目(52207105) （No. 52207105）

南方电网科技项目(670000KK52210021) （670000KK52210021）

电力建设

OACSCDCSTPCD

ISSN：1000-7229

访问量0

下载量0

段落导航