基于Transformer的风电功率预测：实现源码详解

引言

随着可再生能源的快速发展，风电已成为全球能源结构的重要组成部分。然而，风电的间歇性和波动性给电网调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测对于电网稳定运行和电力市场高效运作至关重要。近年来，Transformer模型因其强大的序列建模能力在时间序列预测领域展现出显著优势。本文将详细介绍基于Transformer的风电功率预测模型的实现过程。

一、Transformer模型概述

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初由Vaswani等人于2017年提出，主要用于自然语言处理任务。其核心特点包括：

1. 自注意力机制：能够捕捉序列中任意位置之间的依赖关系

2. 并行计算：相比RNN系列模型具有更高的计算效率

3. 位置编码：通过位置信息嵌入解决序列顺序问题

这些特性使Transformer非常适合处理时间序列数据，如风电功率预测问题。

二、数据准备与预处理

1. 数据收集

风电功率预测通常需要以下类型的数据：

• 历史功率数据

• 气象数据（风速、风向、温度等）

• 风机状态数据

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
data = pd.rea