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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
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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