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
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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 ...