基于二次模态分解和DA-iTransformer的极端天气短期风电功率预测

张玉敏; 张津玮; 吉兴全; 孟祥剑; 叶平峰; 温迪

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.06.003

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基于二次模态分解和DA-iTransformer的极端天气短期风电功率预测

更新时间：2026-06-12

- 基于二次模态分解和DA-iTransformer的极端天气短期风电功率预测
- Vol. 43, Issue 6, Pages: 26-40(2026)
- 作者机构：
  
  1. 山东科技大学电气与自动化工程学院
  2. 衢州学院电气与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.06.003
  CLC： TM614;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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张玉敏, 张津玮, 吉兴全, et al. 基于二次模态分解和DA-iTransformer的极端天气短期风电功率预测[J]. 2026, 43(6): 26-40.
DOI：

张玉敏, 张津玮, 吉兴全, et al. 基于二次模态分解和DA-iTransformer的极端天气短期风电功率预测[J]. 2026, 43(6): 26-40. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.06.003.

摘要

针对极端天气条件下短期风电功率预测中面临的样本不足、波动性强和局部特征提取能力不足的问题，提出一种结合时序生成对抗网络（time generative adversarial network

TimeGAN）、基于局部加权回归的季节与趋势分解（seasonal trend decomposition using loess

STL）-变分模态分解（variational mode decomposition

VMD）与差分注意力机制iTransformer(differential attention improved-iTransformer

DA-iTransformer)的极端天气短期风电功率组合预测方法。首先，针对极端天气下数据稀缺的问题，通过TimeGAN进行样本扩充，在有限的历史数据基础上生成风电功率序列样本。其次，运用STL分解方法，将原始序列分解成趋势分量、季节分量和残差分量，剥离出数据中的周期性特征；并运用排列熵优化VMD分解的模态数，对STL残差分量进行二次分解，通过量化序列复杂度实现残差分量的自适应处理。再次，构建引入差分注意力机制的iTransformer预测模型，通过差分运算增强序列的局部特征提取能力，并通过维度逆转策略精准感知风速突变与实时功率的耦合关系。最后，采用中国东南某风电场数据进行验证，所提模型相较于基准模型均方根误差和平均绝对误差均有所下降，分别降低了49.9%和38.7%，显著提升了极端天气下短期风电功率预测的精度。

Abstract

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