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排序:
智能化与AI应用
机器学习
深度学习
风电变流技术
★ 4.0
一种端到端集成学习方法以提升风电功率预测精度
An End-to-End Ensemble Learning Approach for Enhancing Wind Power Forecasting
Yun Wang · Houhua Xu · Yaohui Huang · Fan Zhang 等8人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17
本文提出MG-DS模型，基于Dempster-Shafer证据理论实现端到端集成学习，融合MLP特征提取、GRU与交叉注意力生成多样化基预测，并引入DSSE插件协同RNN与非RNN模型，在5个风电数据集上显著提升预测精度。
解读: 该研究提出的MG-DS端到端集成预测框架可直接赋能阳光电源风电变流器的智能功率预测模块，提升其iSolarCloud平台在风电场侧的短期功率预测精度，支撑ST系列PCS与风电变流器的AGC/AVC协同调度。建议将DSSE插件集成至iSolarCloud风功率预测引擎，适配现有SCADA数据流；同时为...