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基于图卷积网络和风速差分拟合的中长期风功率预测

陈子含 滕伟 胥学峰 丁显 柳亦兵

中国电力2023,Vol.56Issue(10):96-105,10.
中国电力2023,Vol.56Issue(10):96-105,10.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202303050

基于图卷积网络和风速差分拟合的中长期风功率预测

Medium and Long Term Wind Power Prediction Based on Graph Convolutional Network and Wind Velocity Differential Fitting

陈子含 1滕伟 1胥学峰 2丁显 2柳亦兵1

作者信息

  • 1. 华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室,北京 102206
  • 2. 中国绿发投资集团有限公司,北京 100020
  • 折叠

摘要

关键词

风力发电/风功率预测/图卷积神经网络/风速差分拟合/粒子群优化算法

Key words

wind power generation/wind power prediction/graph convolutional neural network/wind velocity differential fitting/particle swarm optimization algorithm

引用本文复制引用

陈子含,滕伟,胥学峰,丁显,柳亦兵..基于图卷积网络和风速差分拟合的中长期风功率预测[J].中国电力,2023,56(10):96-105,10.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(半监督环境下风电机组群的智能化故障诊断与寿命预测,51775186). This work is supported by National Natural Science Foundation of China(Intelligent Fault Diagnosis and Life Prediction of Wind Turbine Group under Semi-Supervised Environment,No.51775186). (半监督环境下风电机组群的智能化故障诊断与寿命预测,51775186)

中国电力

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9649

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