本文介绍了一种基于时频卷积交互的增量迁移学习方法，用于在历史数据不足的新建风电场中进行风速和功率的多任务预测。该方法将时频卷积交互神经网络整合到带有循环卷积和门控循环单元的并行框架中，与经典LSTM算法相比显著降低了预测误差。
7月 5, 2025
本文综述了海上风电运维的研究现状，涵盖运维策略选择、进度优化、现场作业、维修、评估标准、回收利用和环境考量。对比了多种方法，描述了研究和工业发展中的局限性，并指出了未来研究的有前景方向。文章入选ESI高被引论文和ESI热点论文。
7月 1, 2021
