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基于时域卷积网络的风力涡轮机发电功率多时间尺度预测
1
作者
李丹阳
胡宏剑
+2 位作者
李卓璇
曾沛哲
李木
《科技资讯》
2023年第20期70-73,共4页
基于时域卷积网络,提出一种风力涡轮机发电功率的多时间尺度预测方法。首先,对影响发电功率的若干数据进行清理和归一化处理,减少异常值所带来的不良影响。其次,为了能够有效地捕捉时间序列数据中的动态特征,搭建了一种三层结构的时域...
基于时域卷积网络,提出一种风力涡轮机发电功率的多时间尺度预测方法。首先,对影响发电功率的若干数据进行清理和归一化处理,减少异常值所带来的不良影响。其次,为了能够有效地捕捉时间序列数据中的动态特征,搭建了一种三层结构的时域卷积网络模型,对风力涡轮机未来一段时间内的发电功率进行预测。最后,利用公开数据集进行仿真实验,验证所提出模型的有效性,并对不同时间尺度的预测结果进行对比分析。
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关键词
时域卷积网络
风力发电功率预测
多时间尺度预测
仿真实验
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题名
基于时域卷积网络的风力涡轮机发电功率多时间尺度预测
1
作者
李丹阳
胡宏剑
李卓璇
曾沛哲
李木
机构
中国矿业大学(北京)
出处
《科技资讯》
2023年第20期70-73,共4页
基金
中国矿业大学(北京)大学生创新训练项目(项目编号:C201902444)。
文摘
基于时域卷积网络,提出一种风力涡轮机发电功率的多时间尺度预测方法。首先,对影响发电功率的若干数据进行清理和归一化处理,减少异常值所带来的不良影响。其次,为了能够有效地捕捉时间序列数据中的动态特征,搭建了一种三层结构的时域卷积网络模型,对风力涡轮机未来一段时间内的发电功率进行预测。最后,利用公开数据集进行仿真实验,验证所提出模型的有效性,并对不同时间尺度的预测结果进行对比分析。
关键词
时域卷积网络
风力发电功率预测
多时间尺度预测
仿真实验
Keywords
Time-domain convolutional network
Wind power forecasting
Multi-time scale prediction
Simu‐lation experiment
分类号
TU991 [建筑科学—市政工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于时域卷积网络的风力涡轮机发电功率多时间尺度预测
李丹阳
胡宏剑
李卓璇
曾沛哲
李木
《科技资讯》
2023
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