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
