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[期刊论文] 作者：陈臣鹏,赵鑫,毕贵红,陈仕龙,谢旭,
来源：电机与控制应用 年份：2021
短期风速具有间歇性、波动性、非线性和非平稳性等特点,具有高度的复杂性,预测难度较大.风速信号可以看成是由复杂度较低、规律较强的简单信号耦合而成,所以可利用分解方法使之分为多尺度的波动分量,降低分量复杂度,增强其规律性,可以提高其预测精度.因此,为了......
[期刊论文] 作者：赵鑫, 陈臣鹏, 毕贵红, 陈仕龙, 谢旭,
来源：电力科学与工程 年份：2022
针对碳交易过程中碳价序列的非线性和非平稳性,提出一种基于多模式分解、样本熵、鲸鱼优化（whale optimization algorithm,WOA）和长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）的组合预测模型。首先,使用奇异谱分解、变分模态分解和完全集合经验模态分解,分别分......
[期刊论文] 作者：毕贵红,谢旭,蔡子龙,骆钊,陈臣鹏,赵鑫,
来源：汽车工程 年份：2022
锂离子电池在老化过程中，其内部呈现非线性的复杂变化，因此直接使用动态条件下的锂离子电池运行时段的数据（电流、电压和温度）进行电池健康状态的实时估计是一个具有挑战性的问题。本文中选取锂离子电池随机充放电数据，对动态数据的部分片段进行时频特征提取，组成时频......
[期刊论文] 作者：毕贵红,赵鑫,陈臣鹏,陈仕龙,李璐,谢旭,骆钊,
来源：电网技术 年份：2022
由于太阳能和天气变量的随机性和不稳定性,光伏发电具有很高的不确定性,准确的光伏发电功率预测对于光伏电站的短期调度和发电计划的运行至关重要。提出一种基于多模式分解、多通道输入、并联卷积神经网络（parallel convolutional neural network,PCNN）和双向长短......
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