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融合改进Informer与迁移学习的风电功率预测
1
作者
郭利进
孙淼
衡安阳
《太阳能学报》
北大核心
2025年第7期371-377,共7页
为克服风电功率序列的不稳定性导致预测精度低以及一些风电场历史数据有限的问题,提出一种特征交互Informer与迁移学习(FIITL)的风电功率预测模型。首先提出特征交互(FI)机制用双通道输入进一步提取信息,并将迁移学习(TL)引入到预测模型...
为克服风电功率序列的不稳定性导致预测精度低以及一些风电场历史数据有限的问题,提出一种特征交互Informer与迁移学习(FIITL)的风电功率预测模型。首先提出特征交互(FI)机制用双通道输入进一步提取信息,并将迁移学习(TL)引入到预测模型中,提出循环微调迁移学习,将模型从源监测站迁移到目标站,实现在有限历史数据情况下预测性能的提升。最后,通过与传统Informer模型及其他基线预测方法比较,FIITL模型展现了在有限数据情况下的性能优势。
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关键词
迁移学习
风电功率
预测
INFORMER
特征交互
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职称材料
题名
融合改进Informer与迁移学习的风电功率预测
1
作者
郭利进
孙淼
衡安阳
机构
天津工业大学控制科学与工程学院
天津市电气装备智能控制重点实验室
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第7期371-377,共7页
基金
国家自然科学基金(52077155)。
文摘
为克服风电功率序列的不稳定性导致预测精度低以及一些风电场历史数据有限的问题,提出一种特征交互Informer与迁移学习(FIITL)的风电功率预测模型。首先提出特征交互(FI)机制用双通道输入进一步提取信息,并将迁移学习(TL)引入到预测模型中,提出循环微调迁移学习,将模型从源监测站迁移到目标站,实现在有限历史数据情况下预测性能的提升。最后,通过与传统Informer模型及其他基线预测方法比较,FIITL模型展现了在有限数据情况下的性能优势。
关键词
迁移学习
风电功率
预测
INFORMER
特征交互
Keywords
transfer learning
wind power
forecasting
Informer
feature interaction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
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1
融合改进Informer与迁移学习的风电功率预测
郭利进
孙淼
衡安阳
《太阳能学报》
北大核心
2025
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