摘要：當(dāng)前，數(shù)字化風(fēng)電場(chǎng)在功率預(yù)測(cè)方面主要關(guān)注風(fēng)電設(shè)備運(yùn)行中的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)采樣數(shù)據(jù)，而忽略了風(fēng)電場(chǎng)固有的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響。針對(duì)該問(wèn)題，文章提出一種風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)方法，該方法通過(guò)有效的特征工程提高風(fēng)電預(yù)測(cè)的精度。在單臺(tái)風(fēng)機(jī)功率預(yù)測(cè)方面，采用空間嵌入技術(shù)生成表征向量，用以描述不同風(fēng)機(jī)設(shè)備之間固有屬性的區(qū)別，為單臺(tái)風(fēng)機(jī)的精準(zhǔn)化功率預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支撐；在風(fēng)電場(chǎng)綜合功率預(yù)測(cè)方面，采用關(guān)聯(lián)圖譜記錄風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)多維度的時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，并有效聚合鄰居節(jié)點(diǎn)信息，以此向預(yù)測(cè)模型提供有效特征?；谏鲜龉β暑A(yù)測(cè)方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的這套高效的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，有助于推動(dòng)風(fēng)電預(yù)測(cè)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：風(fēng)電功率預(yù)測(cè)；智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP183；TM614" " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " 文章編號(hào)：1674-0688（2024）06-0099-04

0 引言

近年來(lái)，可再生能源在世界能源結(jié)構(gòu)中的占比顯著增長(zhǎng)，其中風(fēng)力發(fā)電技術(shù)被認(rèn)為是當(dāng)前世界上發(fā)展前景廣闊的新能源技術(shù)。全球風(fēng)能理事會(huì)（GWEC）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2023年初，全球風(fēng)電場(chǎng)累計(jì)裝機(jī)容量已達(dá)到906 GW［1］。然而，風(fēng)能固有的波動(dòng)性特質(zhì)導(dǎo)致風(fēng)電場(chǎng)輸出功率不穩(wěn)定，這不僅為儲(chǔ)能設(shè)備帶來(lái)額外負(fù)擔(dān)，還可能對(duì)電網(wǎng)供電的可靠性帶來(lái)不利影響［2］。在電力控制系統(tǒng)中集成高效的風(fēng)力發(fā)電預(yù)測(cè)模塊可以有效降低運(yùn)營(yíng)成本，并顯著提升風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的可信度和穩(wěn)定性［3］。研究表明，如果風(fēng)速預(yù)測(cè)精度能提高10%，則風(fēng)力發(fā)電量將比預(yù)期增加30 %左右［4］。常見(jiàn)的功率預(yù)測(cè)方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和特征工程法兩大類(lèi)別。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，預(yù)測(cè)模型常由多種網(wǎng)絡(luò)層復(fù)合構(gòu)建。LAI等［5］指出預(yù)測(cè)模型應(yīng)兼顧長(zhǎng)期（如晝夜、季節(jié)）與短期（如云層變動(dòng)、風(fēng)向）因素對(duì)風(fēng)電功率的影響，并據(jù)此提出了融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)短期時(shí)間序列網(wǎng)絡(luò)（LSTNet）。鑒于Transformer網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的優(yōu)越表現(xiàn)，研究者們已將其拓展至?xí)r序預(yù)測(cè)領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)出Informer、AutoFormer、FedFormer等變體模型。此外，ZENG等［6］認(rèn)為注意力機(jī)制的置換不變性可能不適用于所有時(shí)序預(yù)測(cè)任務(wù)，因此提出采用線性模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。在特征工程領(lǐng)域，現(xiàn)有方法關(guān)注動(dòng)態(tài)特征的挖掘。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（NWP）作為系統(tǒng)外特征，常被引入預(yù)測(cè)模型中，用以提供氣象信息支持［7］。PENG等［8］提出了一種基于順序浮動(dòng)前向選擇（SFFS）的特征選擇方案，用于從動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)中篩選有效特征，以將龐大的輸入數(shù)據(jù)維度縮減至1 000個(gè)以下。YU等［9］采用時(shí)空多聚類(lèi)算法與混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法學(xué)習(xí)區(qū)域風(fēng)電場(chǎng)潛在的時(shí)空依賴(lài)關(guān)系，該方法適用于天氣狀況穩(wěn)定的環(huán)境，而在極端天氣環(huán)境下的魯棒性不足。此外，隨機(jī)搜索方法（如模擬退火算法、禁忌搜索算法、遺傳算法和隨機(jī)抽樣替換算法等）也被應(yīng)用于特征選擇，這些算法雖然能獲取局部最優(yōu)解，但是卻存在結(jié)果不確定及難以處理大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問(wèn)題。針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中風(fēng)機(jī)節(jié)點(diǎn)之間復(fù)雜的時(shí)空特征學(xué)習(xí)，雖引入了擅長(zhǎng)處理圖狀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）被引用，然而在風(fēng)場(chǎng)內(nèi)渦輪風(fēng)機(jī)設(shè)備數(shù)量較多的情況下，該類(lèi)方法的模型學(xué)習(xí)能力仍顯不足［10-11］。

綜上所述，現(xiàn)有研究多關(guān)注模型架構(gòu)的優(yōu)化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)特征的高效提取，忽略了靜態(tài)特征和風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)穩(wěn)定的時(shí)空耦合關(guān)聯(lián)對(duì)風(fēng)機(jī)功率的影響。本文設(shè)計(jì)的數(shù)字化智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)采用空間嵌入技術(shù)生成向量，以精準(zhǔn)表征風(fēng)機(jī)設(shè)備的固有屬性；同時(shí)，利用多種關(guān)聯(lián)圖譜描述風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)的時(shí)空關(guān)聯(lián)耦合。在預(yù)測(cè)模塊，該系統(tǒng)將歷史數(shù)據(jù)與這些表征向量相拼接，共同輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境

（1）軟件環(huán)境。本系統(tǒng)運(yùn)行于Windows 10操作系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)平臺(tái)為PyCharm Community Edition 2021.3.1，深度學(xué)習(xí)框架為Pytorch 1.12.1+cu116，編程語(yǔ)言為Python 3.10，CUDA（Compute Unified Device Architecture）版本為10.2。

（2）硬件環(huán)境。用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的硬件平臺(tái)的配置包含Intel（R）Core（TM）i5-12490F、NVIDIA GeForce RTX 3090、64 GB內(nèi)存、4 TB機(jī)械硬盤(pán)存儲(chǔ)。用于開(kāi)發(fā)和調(diào)試程序的硬件平臺(tái)的配置為Inter（R）Core（TM）i7-6700HQ CPU@2.60 GHz、NVIDA GeForce GTX 950M、16 GB 內(nèi)存、1 TB 硬盤(pán)存儲(chǔ)。

1.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)架構(gòu)主要包含以下4個(gè)層級(jí)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的預(yù)處理層、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)訓(xùn)練層、維護(hù)圖譜和進(jìn)行功率預(yù)測(cè)的核心業(yè)務(wù)層、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘的可視化層。系統(tǒng)總體架構(gòu)圖見(jiàn)圖1。

（1）預(yù)處理層。負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)（SCADA）中獲取數(shù)據(jù)，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換及歸一化處理，使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為方便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的格式。

（2）預(yù)訓(xùn)練層。該層的主要業(yè)務(wù)有3項(xiàng)，一是使用空間嵌入技術(shù)生成風(fēng)機(jī)設(shè)備的表征向量；二是分析風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)的多種時(shí)空關(guān)聯(lián)耦合，并據(jù)此構(gòu)建關(guān)聯(lián)圖譜；三是訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型。

（3）核心業(yè)務(wù)層。功率預(yù)測(cè)是系統(tǒng)的核心功能，為了對(duì)未來(lái)功率進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，需要深入挖掘風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)有效的時(shí)空特征，因此圖譜維護(hù)也屬于本層的內(nèi)容之一。設(shè)備表征向量在預(yù)訓(xùn)練階段生成，后期不再更新。

（4）可視化層。該層的功能主要負(fù)責(zé)與用戶(hù)進(jìn)行交互及展示數(shù)據(jù)。用戶(hù)可通過(guò)該層方便、直觀地查看風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況、算法運(yùn)算結(jié)果（如時(shí)空?qǐng)D譜的連接結(jié)構(gòu)）以及未來(lái)的功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)

系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)自SCADA采集系統(tǒng)，數(shù)據(jù)屬性視具體場(chǎng)景而異，常見(jiàn)的采樣數(shù)據(jù)包括有功功率（目標(biāo)變量）、無(wú)功功率、風(fēng)速、風(fēng)向、環(huán)境溫度、時(shí)間戳及葉片漿距角等。原始數(shù)據(jù)必須經(jīng)預(yù)處理后才能適配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，原因如下。

（1）部分?jǐn)?shù)據(jù)的格式并非連續(xù)數(shù)值型數(shù)據(jù)（如時(shí)間戳數(shù)據(jù)），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法直接讀取和計(jì)算。

（2）同屬性之間的量綱大小存在差異，導(dǎo)致運(yùn)用梯度下降算法求解梯度時(shí)，計(jì)算結(jié)果差距太大，大幅降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度。

（3）SCADA采樣系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)可能存在缺失值，因此需對(duì)數(shù)值進(jìn)行一定程度的修補(bǔ)或平滑濾波操作，以提升預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)度。

數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中挖掘出有效的特征進(jìn)行預(yù)測(cè)。優(yōu)化數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)的措施如下。

（1）刪除渦輪編號(hào)特征。采用空間嵌入技術(shù)獲取渦輪風(fēng)機(jī)隱藏特征的多維表征向量，為模型提供更全面的渦輪風(fēng)機(jī)特征。由于渦輪機(jī)編號(hào)本身不包含靜態(tài)特征信息，因此刪除該特征。

（2）刪除運(yùn)行天數(shù)特征。該特征用于標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)之間的順序關(guān)系，然而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備時(shí)序建模能力，并且測(cè)試集和驗(yàn)證集中的數(shù)據(jù)屬于未來(lái)數(shù)據(jù)，該特征在均值和方差上與訓(xùn)練集不同，可能會(huì)影響模型的判斷，因此刪除該特征。

（3）對(duì)時(shí)間特征進(jìn)行重新編碼。因?yàn)椤靶r(shí)∶分鐘”的格式無(wú)法直接輸入模型，所以將時(shí)間戳進(jìn)行切割，形成兩個(gè)新的數(shù)值維度，以便識(shí)別發(fā)電功率與日內(nèi)時(shí)間變化的關(guān)聯(lián)性。

2.2 風(fēng)機(jī)功率預(yù)測(cè)子系統(tǒng)

為了大幅減少模型參數(shù)量，采用風(fēng)機(jī)功率預(yù)測(cè)子系統(tǒng)對(duì)單臺(tái)風(fēng)機(jī)設(shè)備進(jìn)行功率預(yù)測(cè)。針對(duì)模型難以?xún)H憑有限的歷史數(shù)據(jù)區(qū)分設(shè)備特性及鑒別功率波動(dòng)模式的問(wèn)題，本系統(tǒng)引入空間嵌入技術(shù)生成表征向量，以反映設(shè)備固有屬性對(duì)其發(fā)電模式的影響。用于生成表征向量的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)定為功率預(yù)測(cè)任務(wù)，表征向量的生成流程如下。

（1）初始化表征向量：為每個(gè)風(fēng)機(jī)設(shè)備分配獨(dú)立且形狀相同的初始向量，其初始值為隨機(jī)值。

（2）數(shù)據(jù)拼接：在預(yù)訓(xùn)練任務(wù)過(guò)程中，將風(fēng)機(jī)設(shè)備的歷史功率波動(dòng)數(shù)據(jù)與空白時(shí)間步進(jìn)行拼接，以確保長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)的形狀匹配任務(wù)需求。具體空白時(shí)間步的個(gè)數(shù)取決于預(yù)測(cè)的時(shí)長(zhǎng)。

（3）聯(lián)合優(yōu)化：在優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)時(shí)，采用梯度下降算法同時(shí)迭代更新模型參數(shù)與初始隨機(jī)向量。當(dāng)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練至收斂時(shí)，設(shè)備對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量已具有表征性質(zhì)，能夠反映風(fēng)機(jī)設(shè)備的固有屬性及統(tǒng)計(jì)特征（如風(fēng)向適應(yīng)性、功率波動(dòng)平滑性、功率與風(fēng)速的波動(dòng)一致性等）。

在數(shù)據(jù)拼接環(huán)節(jié)，由于表征向量為一維數(shù)據(jù)，而時(shí)間步數(shù)據(jù)為二維數(shù)據(jù)，因此將表征向量復(fù)制多份，確保每個(gè)時(shí)間步都與一維表征向量拼接。此外，必須確保歷史功率波動(dòng)數(shù)據(jù)與設(shè)備表征向量源自同一風(fēng)機(jī)設(shè)備。數(shù)據(jù)拼接過(guò)程見(jiàn)圖2。激活LeakyRelu函數(shù)和一層線性層后，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果即預(yù)測(cè)功率。

2.3 風(fēng)電場(chǎng)綜合功率預(yù)測(cè)子系統(tǒng)

風(fēng)電場(chǎng)綜合功率的預(yù)測(cè)需要綜合考慮風(fēng)場(chǎng)內(nèi)錯(cuò)綜復(fù)雜的時(shí)空關(guān)聯(lián)。風(fēng)電場(chǎng)綜合功率預(yù)測(cè)子系統(tǒng)運(yùn)用圖狀結(jié)構(gòu)模型，多方位地描述時(shí)空耦合關(guān)系，并結(jié)合多種聚合函數(shù)提取鄰域關(guān)聯(lián)特征用于輔助預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)分析提示了風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)存在以下耦合關(guān)系。

（1）風(fēng)機(jī)設(shè)備的功率波動(dòng)趨勢(shì)與風(fēng)速波動(dòng)趨勢(shì)呈現(xiàn)高度相關(guān)性。

（2）距離相近的風(fēng)機(jī)間具有高度重合的風(fēng)速波動(dòng)趨勢(shì)，僅有少量鄰近風(fēng)機(jī)之間的風(fēng)速相關(guān)性較弱。

（3）部分風(fēng)機(jī)之間存在長(zhǎng)期且穩(wěn)定的風(fēng)速波動(dòng)相關(guān)性，這些設(shè)備之間的距離不局限于鄰域，間距較大的風(fēng)機(jī)之間也可能表現(xiàn)出此相關(guān)性。

（4）歷史功率波動(dòng)趨勢(shì)相似的片段，其相對(duì)應(yīng)的未來(lái)功率波動(dòng)序列也有較高的相似性。

基于上述發(fā)現(xiàn)，本系統(tǒng)分別構(gòu)建了空間相關(guān)性圖譜和風(fēng)速相關(guān)性圖譜，以描述設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。以龍?jiān)措娏镜膭?dòng)態(tài)風(fēng)電數(shù)據(jù)集為例，圖3和圖4分別展示了基于該數(shù)據(jù)集構(gòu)造的風(fēng)速關(guān)聯(lián)圖譜連接結(jié)構(gòu)與距離關(guān)聯(lián)圖譜連接結(jié)構(gòu)，圖中的圓點(diǎn)代表風(fēng)機(jī)設(shè)備，線條代表設(shè)備之間存在相關(guān)性，線條的深淺與粗細(xì)與相關(guān)性強(qiáng)度呈正相關(guān)。

除了利用風(fēng)速與距離之間的序列相關(guān)性，本系統(tǒng)還從風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行記錄中匹配出與預(yù)測(cè)基準(zhǔn)序列相似度較高的片段，利用這些歷史波動(dòng)相關(guān)性為預(yù)測(cè)模型提供數(shù)據(jù)支撐。由于預(yù)測(cè)基準(zhǔn)序列存在不確定性，因此需視具體情況實(shí)時(shí)計(jì)算預(yù)測(cè)模型與歷史記錄片段的相似性。

在預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)綜合功率之前，需將描述風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)時(shí)空耦合關(guān)系的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可處理的數(shù)值化格式。本系統(tǒng)采用5種聚合函數(shù)從圖結(jié)構(gòu)中提取數(shù)據(jù)，這5種函數(shù)分別是均值函數(shù)（Mean）、最大值函數(shù)（Max）、最小值函數(shù)（Min）、標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)（Std）和中值函數(shù)（Mid）。圖5為數(shù)據(jù)拼接結(jié)構(gòu)圖，由于歷史圖譜被用于從相似趨勢(shì)的歷史片段中提取啟發(fā)式信息，因此在圖5中關(guān)于歷史關(guān)聯(lián)圖譜的“未來(lái)”部分是由實(shí)心方塊構(gòu)成，表明該部分包含有效數(shù)據(jù)。

2.4 可視子系統(tǒng)

在可視子系統(tǒng)展示預(yù)測(cè)模型在歷史序列上的預(yù)測(cè)測(cè)試結(jié)果，用于校驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚哦取ｎA(yù)測(cè)模型測(cè)試結(jié)果圖見(jiàn)圖6。圖6中的“ground_truth”為測(cè)量值，“LSTM_8hf_DWH”為結(jié)合了8維隱變量及3張關(guān)聯(lián)圖譜的模型預(yù)測(cè)結(jié)果，“LSTM”為單個(gè)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。使用可視化模塊可以直觀地對(duì)比模型性能的優(yōu)劣?？梢暬到y(tǒng)還可展示風(fēng)機(jī)表征向量的迭代過(guò)程。圖7為30號(hào)風(fēng)機(jī)的12維表征向量迭代過(guò)程圖，其中縱坐標(biāo)為參數(shù)值，橫坐標(biāo)為迭代次數(shù)。此外，可視化系統(tǒng)可用于觀察距離關(guān)聯(lián)圖譜和風(fēng)度關(guān)聯(lián)圖譜的連接結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖3和圖4）。

3 結(jié)語(yǔ)

本文以SCADA數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，研究了分布式風(fēng)電場(chǎng)環(huán)境下單個(gè)渦輪風(fēng)機(jī)發(fā)電預(yù)測(cè)和風(fēng)場(chǎng)綜合功率預(yù)測(cè)的問(wèn)題，旨在提出具有更高魯棒性和精準(zhǔn)性的解決方案；根據(jù)設(shè)計(jì)方案構(gòu)建了一套數(shù)字化預(yù)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對(duì)單渦輪風(fēng)機(jī)功率預(yù)測(cè)問(wèn)題，采用基于隱變量空間嵌入的預(yù)測(cè)方法，利用空間嵌入技術(shù)挖掘并提取各發(fā)電設(shè)備的隱藏靜態(tài)特征，將其作為設(shè)備的標(biāo)識(shí)，使單一預(yù)測(cè)模型能夠在區(qū)分不同設(shè)備特性的基礎(chǔ)上，對(duì)多個(gè)設(shè)備的發(fā)電量進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)綜合功率預(yù)測(cè)問(wèn)題，系統(tǒng)采用了基于時(shí)空關(guān)聯(lián)圖譜的預(yù)測(cè)方法。該方法首先分析風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)集中的時(shí)空耦合關(guān)聯(lián)，識(shí)別出設(shè)備之間的距離相關(guān)性、風(fēng)速波動(dòng)相關(guān)性以及設(shè)備自身的歷史相關(guān)性。其次，根據(jù)這3種相關(guān)性構(gòu)建了3張獨(dú)立的關(guān)聯(lián)圖譜，以從多個(gè)角度描述風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)復(fù)雜的時(shí)空耦合關(guān)系。再次，運(yùn)用多種聚合函數(shù)聚合各圖譜之間的鄰居節(jié)點(diǎn)信息，并結(jié)合設(shè)備表征向量，將結(jié)果拼接到時(shí)間序列上。最后，將拼接好的特征矩陣輸入預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。本文所提方法不僅具有良好的可解釋性和魯棒性，而且所設(shè)計(jì)的數(shù)字化系統(tǒng)在保證較高預(yù)測(cè)精度的同時(shí)，有效降低了計(jì)算復(fù)雜度，為相關(guān)領(lǐng)域的研究與實(shí)踐提供了參考。

4 參考文獻(xiàn)

［1］GWEC （Global Wind Energy Council）.Global Wind Report 2023［EB/OL］.［2023-4-29］.https：//gwec.net/global-wind-report-2023.

［2］PARSONS B，MILLIGAN M，ZAVADIL B，et al.Grid impacts of wind power：a summary of recent studies in the United States［J］.Wind Energy：An International Journal for Progress and Applications in Wind Power Conversion Technology，2004，7（2）：87-108.

［3］KARINIOTAKIS G N，STAVRAKAKIS G S，NOGARET E F.Wind power forecasting using advanced neural networks models［J］.IEEE Transactions on Energy Conversion，1996，11（4）：762-767.

［4］ACKERMANN T，S?DER L.Wind energy technology and current status：a review［J］.Renewable and Sustainable EnergyRreviews，2000，4（4）：315-374.

［5］LAI G K，CHANG W C，YANG Y M，et al.Modeling long-and short-term temporal patterns with deep neural networks［C］//The 41st International ACM SIGIR Conference on Research amp; Development in Information Retrieval，2018：95-104.

［6］ZENG A，CHEN M，ZHANG L，et al.Are transformers effective for time series forecasting？［C］//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence，2023，37（9）：11121-11128.

［7］GONG W Y，MEYER F J，LIU S Z，et al.Temporal filtering of InSAR data using statistical parameters from NWP models［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2015，53（7）：4033-4044.

［8］PENG X H，CHENG K，LANG J X，et al.Short-Term Wind Power Prediction for Wind Farm Clusters Based on SFFS Feature Selection and BLSTM deep learning［J］.Energies，2021，14（7）：1894.

［9］YU G Z，LIU C Q，TANG B，et al.Short term wind power prediction for regional wind farms based on spatial-temporal characteristic distribution［J］.Renewable Energy，2022，199：599-612.

［10］GENG X L，XU L Y，HE X Y，et al.Graph optimization neural network with spatio-temporal correlation learning for multi-node offshore wind speed forecasting［J］.Renewable Energy，2021，180：1014-1025.

［11］KHODAYAR M，WANG J H.Spatio-temporal graph deep neural network for short-term wind speed forecasting［J］.IEEE Transactions on Sustainable Energy，2018，10（2）：670-681.

*湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)的大型工業(yè)裝備故障診斷方法研究”（2024JJ7091）；湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于時(shí)空特征學(xué)習(xí)的異質(zhì)多元時(shí)間序列異常檢測(cè)方法研究”（2024JJ7092）。

【作者簡(jiǎn)介】徐軻，男，江蘇鹽城人，在讀碩士研究生，研究方向：風(fēng)電功率預(yù)測(cè)；孫元昊，男，河南南陽(yáng)人，在讀碩士研究生，研究方向：工業(yè)智能；馬俊杰，男，湖南長(zhǎng)沙人，博士，講師，研究方向：工業(yè)智能；詹俊，男，湖南益陽(yáng)人，博士，講師，研究方向：工業(yè)數(shù)據(jù)分析。

【引用本文】徐軻，孫元昊，馬俊杰，等.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.企業(yè)科技與發(fā)展，2024（6）：99-102.