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基于LSTM和粒子群算法的多机组风电功率预测

吴振龙 莫艺鹏 王荣花 范鑫雨 刘艳红 郭小联

郑州大学学报（工学版）2024，Vol.45Issue(6)：P.114-121,8.
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郑州大学学报（工学版）2024，Vol.45Issue(6)：P.114-121,8.DOI:10.13705/j.issn.1671-6833.2024.06.005

基于LSTM和粒子群算法的多机组风电功率预测

吴振龙 1莫艺鹏 1王荣花 2范鑫雨 1刘艳红 1郭小联3

作者信息

  • 1. 郑州大学电气与信息工程学院,河南郑州450001
  • 2. 山东劳动职业技术学院电气及自动化系,山东济南250300
  • 3. 浙江省特种设备科学研究院,浙江杭州310020
  • 折叠

摘要

关键词

长短期记忆网络/风电功率预测/多机组/粒子群优化算法/特征选择

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吴振龙,莫艺鹏,王荣花,范鑫雨,刘艳红,郭小联..基于LSTM和粒子群算法的多机组风电功率预测[J].郑州大学学报（工学版）,2024,45(6):P.114-121,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52106030) （52106030）

电力系统国家重点实验室开放课题(SKLD21KM14) （SKLD21KM14）

郑州大学教授团队助力企业创新驱动发展专项(JSZLQY2022016) （JSZLQY2022016）

郑州大学青年人才企业合作创新团队支持计划。 （）

郑州大学学报（工学版）

OA北大核心CSTPCD

1671-6833

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