文档名：基于长短时记忆循环神经网络的风电功率预测
风电功率预测对于风电大规模并网有着重大的意义,气象数据具有一定的时序特性,通过建立时序预测模型寻找风机气象数据与输出功率之间的映射关系,以某风电场数据为例,实验结果表明长短时记忆循环神经网络的风电功率有效预测风电功率.
作者：赵坤张挺陈杰张瑜
作者单位：上海电力大学计算机科学与技术学院,上海市200090
母体文献：2019年上海市“智能计算与智能电网”研究生学术论坛论文集
会议名称：2019年上海市“智能计算与智能电网”研究生学术论坛
会议时间：2019年5月17日
会议地点：上海
主办单位：上海市学位委员会
语种：chi
分类号：
关键词：风力发电 并网运行 功率预测 长短时记忆循环神经网络
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
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