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短期风力发电负荷预测的新方法  CNKI文献

以陆上风力发电负荷数据作为研究对象,将注意力机制引入双向长短期记忆与卷积神经网络(CNN)的混合模型来预测短期电力负荷.结果显示:1)注意力机制通过对不同时步的输入进行加权,能够显著提升双向长...

姜旭初 许宇澄... 《北京师范大学学报(自然科学版)》 2022年01期 期刊

基于长短期记忆模型循环神经网络风力发电机...  CNKI文献

当今世界能源供应越来越依赖于可再生能源,风能因其资源丰富、成本低廉而被广泛应用。在各类可再生能源开发中,风力发电技术因其技术相对成熟、性价比高且具有大规模开发的条件成为了最有潜力的发电方式之...

杨韬燃 导师:滕婧 华北电力大学(北京) 2021-05-01 硕士论文

关键词: 风力发电机 / 故障诊断 / 风机基准模型 / 支持向量机

下载(330)| 被引(1)

基于深度循环神经网络的大规模风力发电功率预...  CNKI文献

本文针对目前风力发电功率预测存在超短期、精度差等问题,通过分析大规模风力发电功率特性和风电预测时间序列特性,提出以深度循环神经网络进行预测,结合小波系数多尺度分析的隐马尔可夫预测方法,将...

向勇 王一军... 《资源信息与工程》 2021年02期 期刊

关键词: 深度学习 / 多尺度隐马尔可夫模型 / 循环神经网络 / 风力发电

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门控循环神经网络在工业大数据下设备维护中的应用  CNKI文献

2014年,K.Cho提出了门控循环神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU),作为循环神经网络的一个重要分支,其引入了长期记忆模式和门结构,缓解了长期依赖问题,且GRU进一步优化了长短期记忆网络模型(LS

侯磊 导师:高建国 天津财经大学 2021-03-01 硕士论文

关键词: 工业大数据 / 门控循环神经网络 / 机器学习 / 叶片结冰

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基于LSTM的短期风速预测研究  CNKI文献

由于风速具有较强的随机性,受各种因素影响较多,因此风速预测的准确度不高。针对上述现象,提出了一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)深度神经网络的短期风速预测方法,以某风机历史数据作为输入,对

李冰 张妍... 《计算机仿真》 2018年11期 期刊

关键词: 风力发电 / 循环神经网络 / 长短期记忆 / 深度神经网络

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