【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于Transformer的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源转型加速推进的背景下，风能作为清洁可再生能源的重要组成部分，其装机容量持续增长。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多因素影响，具有强波动性和非线性特征，给电力系统的安全调度、电网稳定运行带来极大挑战。准确的风电功率预测是提升风能利用率、降低弃风率的关键技术支撑。

多变量输入单步预测通过融合多种影响因素，对未来一个时刻的风电功率进行预测，能为电力系统提供精准的决策依据。传统的时间序列预测模型（如 LSTM、TCN）在处理长序列依赖和全局特征捕捉时存在局限，而 Transformer 模型凭借自注意力机制，能够并行处理序列数据并有效捕捉全局依赖关系，在自然语言处理、时间序列预测等领域展现出卓越性能。将 Transformer 应用于多变量输入单步风电功率预测，有望突破传统模型的瓶颈，具有重要的研究意义。

二、Transformer 模型原理与结构

（一）Transformer 的核心优势

Transformer 是基于自注意力机制的深度学习模型，其核心优势在于：一是通过自注意力机制计算序列中任意两个时刻的依赖关系，实现全局特征的高效捕捉；二是采用并行计算方式处理序列数据，大幅提升训练效率；三是对长序列依赖的建模能力远超循环神经网络，无需依赖递归结构即可捕捉时间序列中的长期关联。

（二）关键结构

（三）在风电预测中的适用性

多变量风电数据包含复杂的全局关联（如跨日的风速模式、多因素协同影响），Transformer 的自注意力机制能直接建模任意时刻的依赖关系，避免 LSTM 的递归瓶颈；多头注意力可同时捕捉多变量间的局部与全局特征；并行计算特性使其能高效处理大规模风电数据集，为多变量输入单步预测提供强大的建模能力。

三、数据集处理

（一）数据收集

本研究采用某风电场的历史监测数据，涵盖风速（m/s）、风向（°）、温度（℃）、湿度（%）、气压（hPa）及对应的风电功率（MW）。数据采样间隔为 1 小时，总记录条数为 [X] 条，时间跨度覆盖四季及晴、雨、雪等天气，确保样本的多样性和代表性，使模型能适应不同工况。

四、结论与展望

（一）研究结论

1. Transformer 模型在多变量输入单步风电功率预测中表现优异，其自注意力机制能高效捕捉全局时间依赖，预测精度优于 LSTM、TCN 等模型。

1. 窗口大小为 24 小时时，模型能平衡特征完整性与计算效率，是多变量输入单步预测的最优选择。

1. 多变量输入与自注意力机制的结合，显著提升了模型对复杂风电特征的建模能力。

（二）展望

1. 引入交叉注意力机制，区分气象变量与功率变量的注意力权重，进一步聚焦关键特征。

1. 结合知识蒸馏技术，压缩 Transformer 模型体积，提升实时预测效率，适应工程应用需求。

1. 探索 Transformer 在超短期（15 分钟级）预测中的应用，服务更精细的电力调度。

1. 融合迁移学习，解决新风电场数据不足问题，增强模型的跨场景适应性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 彭怀午,刘方锐,杨晓峰.基于人工神经网络的风电功率短期预测研究[J].华东电力, 2009(11):4.DOI:CNKI:SUN:HDDL.0.2009-11-050.

[2] 黄佳骏.基于Transformer Encoder和LSTM的计及多变量的风电功率短期预测[J].  2024(10):106-110.

[3] 常钰.基于深度学习的风电功率混合预测方法研究[D].电子科技大学,2024.

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