基于改进损失函数和补丁时序Transformer网络的超短期风功率预测方法

本发明公开了属于风功率预测技术领域的基于改进损失函数和补丁时序Transformer网络的超短期风功率预测方法。包括以下步骤：对功率数据进行检测和清洗；对气象数据和功率数据进行相关性的计算，提取和风功率相关性高的特征；利用平均池化操作对和风功率相关性高的特征进行处理，提取出趋势分量，然后利用原始序列减去趋势分量得到波动分量；分别建立趋势分量和波动分量的Patch TST模型，引入通道独立策略，将两个分量预测结果相加重构得到最终的预测值；采用多元非线性损失函数对Patch TST模型的参数进行优化；验证风功率预测的有效性。本发明所提出的方法相比其他模型能够实现超短期风功率多步预测最优预测，有效提升风电功率预测的可靠性。