融合时空特性的改进Informer风电功率短期预测

来源：动力工程学报杂志2026年第4期北京时间：

作者：郭利进, 蔡昊翔, 孙淼,

摘要：为克服风电功率序列的不稳定性导致预测精度低以及传统预测方法在捕捉风电场间时空相关性方面的局限性,提出一种新型风电功率预测模型。首先采用改进的嵌入方式,提出时间-特征混合多层感知机(MLP),以强化特征维度间多重相关性的捕获能力,提取全局时序与动态特征的关联信息。然后,提出空间特征交互机制(SFI),利用双通道输入能力构建基于注意力机制的特征提取模块,获取特定风电场与周边风电场之间的动态空间依赖关系。最后,将融合多电场的时空特征图输入到编码器,得到预测结果。通过多组实际数据对所提出的方法进行了实验分析与验证。结果表明:所提出的预测方法在预测精度方面优于其他预测方法。

关键词：风电功率,注意力机制,时空特性,多层感知机,特征交互,