咨询与建议

限定检索结果

文献类型

  • 1 篇 期刊文献

馆藏范围

  • 1 篇 电子文献
  • 0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

  • 1 篇 工学
    • 1 篇 动力工程及工程热...
    • 1 篇 控制科学与工程
    • 1 篇 计算机科学与技术...
    • 1 篇 软件工程
  • 1 篇 管理学
    • 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 1 篇 多重相关性
  • 1 篇 scada数据修复
  • 1 篇 短期风电功率预测
  • 1 篇 残差神经网络
  • 1 篇 深度学习

机构

  • 1 篇 湖南大学
  • 1 篇 国网湖南省电力有...

作者

  • 1 篇 张聪
  • 1 篇 zhu lipeng
  • 1 篇 li jiayong
  • 1 篇 wen weijia
  • 1 篇 zheng limengqian
  • 1 篇 朱利鹏
  • 1 篇 文唯嘉
  • 1 篇 李佳勇
  • 1 篇 zhang cong
  • 1 篇 郑李梦千

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=SCADA数据修复"
1 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
基于多重相关性学习的风电场scada数据修复及其功率预测应用
收藏 引用
电力自动化设备 2025年 第3期45卷 78-85页
作者: 郑李梦千 朱利鹏 文唯嘉 李佳勇 张聪 湖南大学电气与信息工程学院 湖南长沙410082 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 湖南长沙410004
风电场数据采集与监视控制(scada)系统实测数据中的数据缺失、噪声等非理想测量工况给短期风电功率的可靠预测带来严峻挑战。为解决这个问题,提出了一种基于多重相关性学习的scada数据修复方案。对于scada实测数据中存在的数据缺失问题... 详细信息
来源: 评论