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基于注意力機制的ABG-GCA模型中長期風(fēng)電功率預(yù)測

來源：電工電氣發(fā)布時間：2025-03-03 15:03瀏覽次數(shù)：259

基于注意力機制的ABG-GCA模型中長期風(fēng)電功率預(yù)測

蒲海濤^1，2，代英健¹

(1 山東科技大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院，山東青島 266590；

2 山東科技大學(xué)濟(jì)南校區(qū) 電氣信息系，山東濟(jì)南 250031)

摘要：風(fēng)電功率預(yù)測對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。針對已有模型預(yù)測時間較長和預(yù)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(guān)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(jìn)行并行預(yù)測，對各分量的預(yù)測值利用交叉注意力機制來進(jìn)行權(quán)重分配形成高效準(zhǔn)確功率的預(yù)測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該模型在預(yù)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(fēng)電功率的變化趨勢，對于不同季節(jié)的預(yù)測自適應(yīng)性極強且預(yù)測精度高。

關(guān)鍵詞： 風(fēng)電功率預(yù)測；二次分解技術(shù)；ABG-GCA 模型；中長期預(yù)測；自相關(guān)機制；全局注意力機制；交叉注意力機制；預(yù)測精度

中圖分類號：TM614 文獻(xiàn)標(biāo)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-tao^{1, 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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