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申请/专利权人：之江实验室;中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种基于可解释性与模型融合的风电功率预测方法及装置，包括：收集历史风电功率和风速数据，将这些数据进行归一化处理，得到数据集；构建Transformer模型的编码器和解码器，所述编码器用于处理输入序列，所述解码器用于生成预测结果；将Transformer模型中的多层感知机部分替换为KAN网络，得到风电功率预测模型；利用数据集训练风电功率预测模型，优化模型参数；该模型的输出即为最终的风电功率预测值。相比传统Transformer模型，本方法使用KAN网络代替前馈神经网络，提高了风电功率预测的准确性；且本方法更具有可解释性，便于将模型迁移到全新的数据集上。
主权项：1.一种基于可解释性与模型融合的风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1数据预处理：收集历史风电功率和风速数据，将这些数据进行归一化处理，得到数据集；2模型构建：构建Transformer模型的编码器和解码器，所述编码器用于处理输入序列，所述解码器用于生成预测结果；将Transformer模型中的前馈神经网络替换为KAN网络，得到风电功率预测模型；3模型训练：利用步骤1得到的数据集训练步骤2得到的风电功率预测模型，优化模型参数；所述风电功率预测模型的输出即为最终的风电功率预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 中国科学技术大学 一种基于可解释性与模型融合的风电功率预测方法及装置
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