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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及一种引入部性假设改进的Transformer超短期风电功率预测模型，包括PlicLSTM时空特征提取模块及基于MHA的功率预测模块，所述PlicLSTM时空特征提取模块根据风向和距离因素提取局部关键信息，所述基于MHA的功率预测模块关注所有站点间的全局相关性信息。本发明通过对风电功率的精确预测，辅助风电场优化运行策略，降低运行风险，促进风电并网；同时为能源调度部门提供可靠的预测数据支撑，以支持电力系统的平衡调度和能源优化利用，有助于提升风电场的管理效率和电力系统的稳定运行。
主权项：1.一种引入部性假设改进的Transformer超短期风电功率预测模型，其特征在于：包括PlicLSTM时空特征提取模块及基于MHA的功率预测模块，所述PlicLSTM时空特征提取模块根据风向和距离因素提取局部关键信息，所述基于MHA的功率预测模块关注所有站点间的全局相关性信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种引入部性假设改进的Transformer超短期风电功率预测模型
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