本技术介绍了一种融合时频分析与多头自注意力机制的TCN-LSTM模型,用于风能发电量预测。该方法首先对风能发电原始数据进行预处理,然后利用小波变换提取风能发电数据的频域特征,进而通过TCN-LSTM模型进行发电量预测,以提高预测准确性。
背景技术
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随着全球能源需求的持续增长和环境保护要求的提升,风能和太阳能等可再生能源逐渐成为电力生产的重要组成部分。风能发电由于受到天气、季节等多种外部因素的影响,呈现出显著的波动性和间歇性。这种不确定性给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战,尤其在电网中接入比例越来越高的情况下,风能发电预测的准确性直接影响电网的安全性和调度优化。因此,研究高精度的风能发电预测模型具有重要的实际意义。
目前,风能发电量预测主要基于时间序列预测方法,常用的统计学方法包括ARIMA模型和支持向量回归(SVR)。然而,传统的统计学方法在处理复杂的非线性和非平稳时序数据时存在明显的局限性,尤其在多模态信息处理和长短期依赖关系建模方面,表现出较低的预测精度和适应能力。此外,如何有效融合风能发电数据中的时域和频域特征,以提高预测模型的精度,也是现有研究中的一大难点。
因此,现有技术在应对风能发电预测的复杂性时存在诸多不足,如无法有效融合多模态信息、难以同时处理长短期依赖特征及计算效率不高等问题。
实现思路