现代电力2023，Vol.40Issue(6)：899-905,7.DOI:10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0111
基于长短期记忆网络数字孪生体的短期光伏发电预测
Short-term Photovoltaic Power Generation Prediction Based on LSTM Digital Twins
樊磊 1张倩 2李国丽 3伍骏杰1
作者信息
- 1. 安徽大学电气工程与自动化学院,安徽省合肥市 230601||工业节电与电能质量控制协同创新中心(安徽大学),安徽省合肥市 230601
- 2. 安徽大学电气工程与自动化学院,安徽省合肥市 230601||教育部电能质量工程研究中心(安徽大学),安徽省合肥市 230601
- 3. 安徽大学电气工程与自动化学院,安徽省合肥市 230601||工业节电与用电安全安徽省重点实验室(安徽大学),安徽省合肥市 230601
- 折叠
摘要
关键词
数字孪生技术/长短期记忆网络/光伏发电功率/功率预测Key words
digital twin technology/long short term memory network/photovoltaic power/power prediction分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
樊磊,张倩,李国丽,伍骏杰..基于长短期记忆网络数字孪生体的短期光伏发电预测[J].现代电力,2023,40(6):899-905,7.
