目录
MATLAB实现基于Transformer的风电功率多变量时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 8
项目扩展 10
项目应该注意事项 10
项目未来改进方向 11
项目总结与结论 11
程序设计思路和具体代码实现 12
第一阶段：环境准备与数据准备 12
第二阶段：设计算法 14
第三阶段：构建模型与训练 15
第四阶段：评估模型性能 16
第五阶段：精美GUI界面设计 17
第六阶段：防止过拟合和优化超参数 22
完整代码整合封装 23
风电功率预测是智能电网中的一项关键技术，它对风电的经济效益、能源管理以及电网调度有着重要的影响。风能是一个极为复杂的自然现象，具有高度的时空变异性，这使得风电功率的预测任务成为一个极具挑战性的课题。随着可再生能源在全球范围内的快速增长，尤其是在风能领域，如何提高风电功率的预测精度成为了电力系统中的一个重要研究问题。随着深度学习技术的不断发展，尤其是
基于Transformer的模型在时间序列预测领域的成功应用，风电功率的预测问题也开始逐渐从传统的线性回归、支持向量机等方法转向更加复杂的深度学习模型。
Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，最初用于自然语言处理任务，但由于其强大的建模能力，已经被成功地应用于多个领域，尤其是时间序列预测任务。在处理长时间序列数据时，Transformer相比传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）具有更强的并行计算能力和更优的长依赖建模能力。这使得Transformer成为风电功率多变量时间序列预测的理想选择。 ...