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Short-term Wind Power Prediction Based on CEEMDAN De-composition and Spatiotemporal Feature Fusion

Auteur(s): (School of Electrical Engineering, Xi'an University of Technology, Xi'an, China)
(School of Electrical Engineering, Xi'an University of Technology, Xi'an, China)
(School of Electrical Engineering, Xi'an University of Technology, Xi'an, China)
(School of Electrical Engineering, Xi'an University of Technology, Xi'an, China)
(School of Electrical Engineering, Xi'an University of Technology, Xi'an, China)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Energy, , n. 4, v. 175
Page(s): 1-27
DOI: 10.1680/jener.21.00104
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10665203
  • Publié(e) le:
    09.05.2022
  • Modifié(e) le:
    10.12.2022
 
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