【多变量输入超前多步预测】基于Transformer的光伏功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

一、引言

在全球能源结构深度调整，大力发展清洁能源的趋势下，光伏发电规模持续扩大。然而，光伏功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度、风速风向等多变量因素综合影响，呈现出强烈的间歇性与波动性。这种不确定性对电力系统的稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易都带来巨大挑战。实现高精度的光伏功率超前多步预测，有助于电力系统优化资源配置、降低调峰成本、提升新能源消纳能力。传统预测方法在处理多变量耦合关系和长序列时间依赖时存在局限性，而 Transformer 模型以其独特的自注意力机制和强大的特征提取能力，在自然语言处理、时间序列分析等领域取得了优异成果，将其应用于光伏功率预测，为解决上述难题提供了新的思路与方向。

二、Transformer 模型原理

2.1 自注意力机制

自注意力机制（Self-Attention）是 Transformer 的核心组件，它打破了传统循环神经网络（RNN）顺序处理数据的限制，能够同时关注序列中不同位置的信息，有效捕捉长距离依赖关系。在计算过程中，通过将输入序列映射为查询向量（Query，Q）、键向量（Key，K）和值向量（Value，V），然后计算查询向量与各个键向量的相似度得分，经过 Softmax 函数归一化后得到注意力权重，最后根据注意力权重对值向量进行加权求和，得到自注意力机制的输出。在光伏功率预测中，自注意力机制可以自动学习不同输入变量（如光照强度、温度等）在不同时刻对光伏功率影响的重要程度，突出关键信息，抑制冗余信息。

2.2 多头注意力机制

多头注意力机制（Multi-Head Attention）是自注意力机制的扩展，它通过多个不同的 “头” 并行执行自注意力计算，每个头学习到不同角度的特征表示，然后将这些特征表示拼接起来，经过线性变换得到最终输出。多头注意力机制能够从多个维度捕捉输入数据的特征，增强模型对复杂数据模式的学习能力，在处理多变量输入的光伏功率预测任务时，有助于更全面地挖掘各变量之间的关系以及它们对光伏功率的影响。

2.3 位置编码

由于 Transformer 模型本身不具备捕捉序列顺序信息的能力，因此引入位置编码（Position Encoding）来为每个输入元素添加位置信息。位置编码通过一定的数学公式生成与输入序列长度相同的向量，然后将其与输入向量相加，使模型能够区分不同位置的元素，从而更好地处理时间序列数据。在光伏功率预测中，位置编码确保模型能够正确利用时间先后顺序的信息，提高预测的准确性。

三、基于 Transformer 的光伏功率预测模型构建

3.1 多变量数据选取与预处理