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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

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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


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.

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