Resumen

Aunque la industria eólica de China ha avanzado mucho en los últimos años, el fenómeno de abandono de la energía eólica causado por el desarrollo desequilibrado de la energía eólica regional sigue siendo prominente. Es particularmente importante para el desarrollo científico de la energía eólica medir con precisión la eficiencia de utilización de la energía eólica y comprender sus diferencias regionales en China. Este estudio establece el modelo mejorado de medida de eficiencia de holgura super-SBM (Super-SBM) y modelos de redes neuronales de memoria a largo y corto plazo (LSTM), mide y predice de manera sistemática y exhaustiva la eficiencia de utilización de la energía eólica de 30 regiones en China desde 2013 hasta 2020, y explora las diferencias regionales en la eficiencia de utilización de la energía eólica. Nuestros resultados muestran lo siguiente: (1) La eficiencia de utilización de la energía eólica de China en general es relativamente baja, pero ha estado en una

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Energía eólica; China; Eficiencia de utilización; Diferencias regionales; Modelo Super-SBM; Modelo de red LSTM
• Keywords:Wind power; China; Utilization efficiency; Regional differences; Super-SBM model; LSTM network model