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摘要
针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题，提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单元和多核卷积层分别提取各风电场历史风电数据的时序和多周期特征；然后引入时变模式注意力机制对多风电场时变特征的演变模式赋予相关性权重，同时实现对多风电场功率时间演变规律的纵向追踪与横向对比。中国北方某风电基地实际算例结果表明，所提预测模型能有效利用风电功率时空特性，与现有多种预测模型相比具有更高的预测精度和更强的风功率时变模式学习能力。
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