pytorch风电功率预测

PyTorch是一种深度学习框架，可以用于风电功率预测。风电功率预测是一个具有挑战性的问题，因为风力发电的可变性和随机性使得准确预测变得困难。为了解决这个问题，研究人员使用了不同的统计方法和基于时间序列的模型。

其中一种常用的统计模型是历史平均（HA）方法和自回归移动平均（ARMA）方法。ARMA是基于时间序列的风电未来价值预测方法，研究人员还尝试了一些ARMA的变体，如ARIMA，以提高预测性能。然而，这些方法受到了目标时间序列是平稳随机过程的假设的限制。

最近，研究人员提出了一种新型的风力发电预测框架，使用了PyTorch中的时空注意力网络（STAN）。该模型通过多头自注意力机制提取风电场之间的空间相关性，并使用具有全局注意机制的序列到序列（Seq2Seq）模型捕捉时间依赖性。实验结果表明，这种基于PyTorch的模型相比其他基线方法具有更好的性能。

综上所述，PyTorch可以用于风电功率预测，并且具有一些先进的模型和方法可以帮助提高预测性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于STAN的风力发电预测（Python代码实现）](https://blog.csdn.net/2201_75454341/article/details/128095565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch时间序列电力数据多输出预测](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127481667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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