为提高风电功率预测精度及计算速度，提出了一种基于多头注意力机制卷积预测模型；利用多头注意力机制的集成作用，在继承了自注意力机制优势的同时防止了过拟合。首先，对收集到的数据进行皮尔逊相关性分析，挑选出与风电功率相关性大的变量，将筛选后的数据归一化处理并划分为训练集、验证集和测试集；然后，利用划分好的数据集对模型开展实验。实验结果表明，模型的预测误差稳定在0.05%，预测精度优于卷积神经网络、长短期记忆网络等模型。
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