基于DT-KAN-iTransformer的超短期风电功率多步预测

鄢仁武; 吴慧敏; 李培强

doi:10.20204/j.sp.2025.10013

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基于DT-KAN-iTransformer的超短期风电功率多步预测

大数据在电力系统中的应用 | 更新时间：2025-12-19

- 基于DT-KAN-iTransformer的超短期风电功率多步预测
- Ultra-short-term Wind Power Multi-step Forecasting Based on DT-KAN-iTransformer
- 智慧电力 2025年53卷第10期页码：95-105
- 作者机构：
  
  1. 福建理工大学电子电气与物理学院,福建,福州,350000
  2. 湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.10013
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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鄢仁武,吴慧敏,李培强.基于DT-KAN-iTransformer的超短期风电功率多步预测[J].智慧电力,2025,53(10):95-105.

YAN Renwu, WU Huimin, LI Peiqiang. Ultra-short-term Wind Power Multi-step Forecasting Based on DT-KAN-iTransformer[J]. 2025, 53(10): 95-105.
鄢仁武,吴慧敏,李培强.基于DT-KAN-iTransformer的超短期风电功率多步预测[J].智慧电力,2025,53(10):95-105. DOI： 10.20204/j.sp.2025.10013.

YAN Renwu, WU Huimin, LI Peiqiang. Ultra-short-term Wind Power Multi-step Forecasting Based on DT-KAN-iTransformer[J]. 2025, 53(10): 95-105. DOI： 10.20204/j.sp.2025.10013.

摘要

针对超短期风电功率多步预测中存在的数据分布偏移与多变量间通道相关性建模问题，提出一种基于DT-KAN-iTransformer的超短期风电功率多步预测模型。首先，为缓解风电数据在空间内与空间间存在的分布偏移，引入融合分布偏移（DT）模块在模型输入前后分别进行归一化与反归一化，以保持数据窗口分布一致性。其次，采用经科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）改进的iTransformer网络，通过转置嵌入和非线性映射建立不同变量间的通道相关性，捕捉多变量间的非线性关系。最后，基于200 MW风电场实际数据，与9种基准模型进行对比实验。结果表明，所提出的DT-KAN-iTransformer模型在3项评价指标中均表现出更高的预测精度。

Abstract

To address the issues of data distribution shifts and modeling channel-wise dependencies among multiple variables in ultra-short-term wind power multi-step forecasting，a novel forecasting model named DT-KAN-iTransformer is proposed. First，a Dish-TS （DT） module is introduced to perform normalization and denormalization before and after model processing，respectively，to alleviate distribution shifts within and across spatial domains of wind power data and maintain data window distribution consistency. Second，an improved iTransformer network incorporating Kolmogorov-Arnold networks （KAN） is employed to establish channel-wise correlations among different variables through transposed embedding and nonlinear mapping，thereby capturing complex nonlinear relationships between multiple variables. Finally，comparative experiments with nine baseline models are conducted using actual data from a 200 MW wind farm. The results demonstrate that the proposed DT-KAN-iTransformer model achieves higher forecasting accuracy across three evaluation metrics.

关键词

Keywords

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