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作者：汪沛;袁方;曹辉;李友平;华小军;余意;
单位：武汉大学动力与机械学院;武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室;中国长江电力股份有限公司;中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院;水风光多能互补联合实验室;
摘要：提出了一种基于PiReformer的风功率预测模型。首先，针对海量高维传感器捕获的数据，提出融合F检验、互信息与方差分析的特征筛选方法，将3类方法提取的特征融合后输入后续预测模型。进一步，在现有Reformer模型的基础上，对嵌入层进行转置改进并引入随机噪声，显著提升了模型性能；同时，提出改进的前馈层网络，基于门控线性单元（gated linear unit,GLU）改进单一全连接层，增强对非线性特征的提取能力。此外，模型具备反向残差结构及局部敏感哈希（locality sensitive Hashing,LSH）注意力模块。将所提方法应用于实际风电场的风功率预测，相较于现有模型，取得了更高精度的预测结果。
关键词：风功率预测;;Reformer;;门控线性单元
基金资助：中国长江电力股份有限公司项目(编号：Z242302011);; 湖北省重点研发计划项目(编号：2022AAA007)
