基于DALSTM和聯(lián)合分位數(shù)損失的海上風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)

摘要： 傳統(tǒng)特征關(guān)聯(lián)方法的預(yù)設(shè)閾值限制及分位數(shù)損失中各分位點(diǎn)損失的量級(jí)差異，使得海上風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)精度受限。為了提高概率預(yù)測(cè)精度，提出了一種基于多任務(wù)聯(lián)合分位數(shù)損失的雙重注意力概率預(yù)測(cè)模型（MT-DALSTM）。首先，引入特征和時(shí)序雙重注意力機(jī)制對(duì)特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和時(shí)序依賴性進(jìn)行挖掘，賦予關(guān)鍵特征和時(shí)間點(diǎn)信息以注意力權(quán)重來提升功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；其次，在模型訓(xùn)練方面，采用一種基于任務(wù)不...