基于两级趋势分解的单变量超短期风电功率预测方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于两级趋势分解的单变量超短期风电功率预测方法
申请号:CN202510905119
申请日期:2025-07-02
公开号:CN120414533B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于两级趋势分解的单变量超短期风电功率预测方法,对历史风电功率时序数据进行多次趋势分解,生成宏观趋势分量、中尺度趋势分量及残差分量;对分解后的宏观趋势分量和中尺度趋势分量分别采用指数分布初始化因果卷积核提取多尺度趋势特征,采用比例归一化的自适应权重保持时序因果性;采用循环重构注意力机制强化残差建模,通过序列拼接和双重残差连接,得到残差分量动态特征;对各分量分别进行线性处理并进行结果融合,生成超短期风电功率预测值。可以实现超短期风电功率的精准预测。
技术关键词
超短期风电功率 前馈神经网络 序列 注意力机制 Softmax函数 变量 时序 重构 历史功率数据 多尺度 标准化方法 计算机存储介质 线性 周期 矩阵 模块