Clstm-ar-based multi-dimensional feature fusion for multi-energy load forecasting
Autores: Ren, Bowen; Huang, Cunqiang; Chen, Laijun; Mei, Shengwei; An, Juan; Liu, Xingwen; Ma, Hengrui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Clstm-ar-based multi-dimensional feature fusion for multi-energy load forecasting
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Energía
Sistemas
Pronóstico
Multidimensional
Red neuronal
Eficiencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Los Sistemas de Energía Integrados (IES) son una forma importante de mejorar la eficiencia energética, promover conexiones más estrechas entre varios sistemas de energía y reducir las emisiones de carbono. La transformación entre la electricidad, calefacción y cargas de enfriamiento entre sí hace que las características dinámicas de múltiples cargas sean más complejas y plantea desafíos para la predicción precisa de cargas de multi-energía.
Descripción
Los Sistemas de Energía Integrados (IES) son una forma importante de mejorar la eficiencia energética, promover conexiones más estrechas entre varios sistemas de energía y reducir las emisiones de carbono. La transformación entre la electricidad, calefacción y cargas de enfriamiento entre sí hace que las características dinámicas de múltiples cargas sean más complejas y plantea desafíos para la predicción precisa de cargas de multi-energía.