基于信息调控和MATCN的超短期风电功率多步预测

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摘  要： 对波动的风电功率进行有效预测，是电网供需平衡、系统稳定运行的重要保障。为此，提出一种基于信息调控和MATCN的超短期风电功率多步预测方法。利用现有数据衍生出高阶项与交互项，提升特征序列数量与有效特征占比。针对复杂的风电数据结构，使用变分模态分解（VMD）将其拆分，根据子序列相关性和方差贡献率的计算结果保留重要序列分量，其余分量进行聚合，降低计算负担，缩短训练时间。（剩余10678字）

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