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期刊號： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于注意力機制的ABG-GCA模型中長期風電功率預測

來源：電工電氣發(fā)布時間：2025-03-03 15:03瀏覽次數(shù)：37

基于注意力機制的ABG-GCA模型中長期風電功率預測

蒲海濤1，2，代英健1
(1 山東科技大學 電氣與自動化工程學院，山東 青島 266590；
2 山東科技大學濟南校區(qū) 電氣信息系，山東 濟南 250031)
 
    摘 要：風電功率預測對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經濟性具有重要意義。針對已有模型預測時間較長和預測精度存在較大誤差的問題，提出了一種新型的 ABG-GCA 模型，該模型通過 Autoformer 的自相關機制與基于全局注意力機制的雙向門控循環(huán)單元將處理好的數(shù)據(jù)進行并行預測，對各分量的預測值利用交叉注意力機制來進行權重分配形成高效準確功率的預測結果。實驗結果表明，該模型在預測精度和時間效率方面優(yōu)于傳統(tǒng)模型，能夠有效捕捉風電功率的變化趨勢，對于不同季節(jié)的預測自適應性極強且預測精度高。
    關鍵詞： 風電功率預測；二次分解技術；ABG-GCA 模型；中長期預測；自相關機制；全局注意力機制；交叉注意力機制；預測精度
    中圖分類號：TM614     文獻標識碼：A     文章編號：1007-3175(2025)02-0010-09
 
Medium and Long Term Wind Power Prediction by ABG-GCA
Model Based on Attention Mechanism
 
PU Hai-tao1, 2, DAI Ying-jian1
（1 College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China;
2 Electrical Information Department, Shandong University of Science and Technology-Jinan Campus, Jinan 250031, China）
 
    Abstract: The wind power prediction is of great significance to the stability and economy of power system. In this paper, a new ABGGCA model is proposed to solve the problem that the existing model has a long prediction time and a large error in prediction accuracy. The model uses the autocorrelation mechanism of Autoformer and the bidirectional gated recurrent unit based on the global attention mechanism to predict the processed data in parallel. The cross-attention mechanism is used to assign weights to the predicted values of each component to form an efficient and accurate power prediction result. The experimental results show that the model is superior to the traditional model,in terms of prediction accuracy and time efficiency which can effectively capture the change trend of wind power and prediction for different seasons has strong adaptability and high precision.
    Key words: wind power prediction; secondary decomposition technique; ABG-GCA model; medium and long term prediction; autocorrelation mechanism; global attention mechanism; cross-attention mechanism; prediction accuracy
 
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