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考虑多变量相关性改进的风电场Transformer中长期预测模型
被引量：
1
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作者
李士哲
王霄慧
刘帅
《智慧电力》
北大核心
2024年第4期62-68,107,共8页
挖掘风电场多变量相关性对提高中长期的预测精度具有积极影响。针对Transformer模型在捕获多变量间相关性方面的不足,提出考虑多变量相关性的多变量中长期预测模型。首先,采用多变量独立嵌入(MIE)对风电场多变量进行独立建模;然后,使用...
挖掘风电场多变量相关性对提高中长期的预测精度具有积极影响。针对Transformer模型在捕获多变量间相关性方面的不足,提出考虑多变量相关性的多变量中长期预测模型。首先,采用多变量独立嵌入(MIE)对风电场多变量进行独立建模;然后,使用二维概率稀疏注意力(TPSA)提取时间和变量间的特征信息;最后,通过多层式编码器-解码器(MED)将多尺度的特征信息聚合,一次性输出预测结果。算例分析表明,所提模型与LSTM模型、Transformer模型、Informer模型相比,均方误差在各预测时长分别降低了42.58%~66.83%,32.58%~53.49%,14.38%~30.92%,并通过消融实验验证和分析了所提改进的有效性。
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关键词
多变量相关性
Transformer模型
多变量独立嵌入
二维概率稀疏注意力
多层式编码器-解码器
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职称材料
题名
考虑多变量相关性改进的风电场Transformer中长期预测模型
被引量：
1
1
作者
李士哲
王霄慧
刘帅
机构
华北电力大学自动化系
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第4期62-68,107,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61973117)
华北电力大学中央高校基本科研业务项目(9160323007)。
文摘
挖掘风电场多变量相关性对提高中长期的预测精度具有积极影响。针对Transformer模型在捕获多变量间相关性方面的不足,提出考虑多变量相关性的多变量中长期预测模型。首先,采用多变量独立嵌入(MIE)对风电场多变量进行独立建模;然后,使用二维概率稀疏注意力(TPSA)提取时间和变量间的特征信息;最后,通过多层式编码器-解码器(MED)将多尺度的特征信息聚合,一次性输出预测结果。算例分析表明,所提模型与LSTM模型、Transformer模型、Informer模型相比,均方误差在各预测时长分别降低了42.58%~66.83%,32.58%~53.49%,14.38%~30.92%,并通过消融实验验证和分析了所提改进的有效性。
关键词
多变量相关性
Transformer模型
多变量独立嵌入
二维概率稀疏注意力
多层式编码器-解码器
Keywords
multivariate correlation
transformer model
multivariate independent embedding
two-dimensional probabilistic sparse attention
multilayer-style encoder-decoder
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
被引量
操作
1
考虑多变量相关性改进的风电场Transformer中长期预测模型
李士哲
王霄慧
刘帅
《智慧电力》
北大核心
2024
1
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