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A Combined Method of Temporal Convolutional Mechanism and Wavelet Decomposition for State Estimation of Photovoltaic Power Plants

引用

Computers, Materials & Continua 2024年第11期81卷 3063-3077页

作者： Shaoxiong Wu Ruoxin Li Xiaofeng Tao Hailong Wu Ping Miao Yang Lu Yanyan Lu Qi Liu Li Pan NARI Information&Communication Technology Co. Ltd.Nanjing210008China School of Software Nanjing University of Information Science&TechnologyNanjing210044China

Time series prediction has always been an important problem in the field of machine *** them,power load forecasting plays a crucial role in identifying the behavior of photovoltaic power plants and regulating their control *** power load forecasting often has poor feature extraction performance for long time *** this paper,a new deep learning framework Residual Stacked Temporal Long Short-Term Memory(RST-LSTM)is proposed,which combines wavelet decomposition and time convolutional memory network to solve the problem of feature extraction for long *** network framework of RST-LSTM consists of two parts:one is a stacked time convolutional memory unit module for global and local feature extraction,and the other is a residual combination optimization module to reduce model ***,this paper demonstrates through various experimental indicators that RST-LSTM achieves significant performance improvements in both overall and local prediction accuracy compared to some state-of-the-art baseline methods.

关键词： times series forecasting long short term memory network(LSTM) time convolutional network(TCN) wavelet decomposition

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