MATLAB
实现基于
PSO-Transformer
粒子群优化算法（
PSO）结合Transformer
编码器进行风电功率预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
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风电功率具有强非线性、强随机性与显著的时变性，受气象环境、地形粗糙度、机组叶片气动效率、并网限制等多源因素共同驱动。传统经验模型与单一统计模型在面对快速变化的边界层结构、突变阵风、低空急流和尾流干扰时，常出现滞
后与偏差累积。Transformer 编码器以自注意力为核心，能够在较长时间窗内准确建模远距离依赖关系，天然契合风功率时序的跨尺度特征；粒子群优化算法（PSO）具备全局寻优与参数自适应调节能力，能够在高维超参数空间中高效搜索，使深度结构与训练策略更贴合风场数据分布。基于 PSO 与 Transformer 的融合思路，一方面利用注意力机制在多变量输入（风速、风向、温度、气压、机组状态等）中自动分配权重，突 ...