基于双重注意力lstm的可解释海上风电出力预测

《基于双重注意力lstm的可解释海上风电出力预测》是一篇深入研究海上风电出力预测方法的学术论文，共44页。该研究针对海上风电功率预测中存在的不确定性高、模型可解释性差等问题，提出了一种结合双重注意力机制与长短期记忆网络（LSTM）的新型预测模型。

文章首先介绍了海上风电的发展背景及其在能源结构中的重要地位，指出准确预测风电出力对于电网调度和能源管理具有重要意义。随后，对现有的风电预测方法进行了综述，分析了传统方法在处理时间序列数据时的局限性，并引出了深度学习方法的优势。

在方法部分，作者提出了双重注意力机制，分别从时间维度和特征维度对输入数据进行加权处理，从而提升模型对关键信息的捕捉能力。通过将双重注意力机制与LSTM相结合，模型不仅能够有效提取时间序列中的长期依赖关系，还能增强对输入特征的区分能力，提高预测精度。

此外，论文还探讨了模型的可解释性问题，利用注意力权重可视化技术，展示了模型在不同时间点和特征上的关注程度，为风电出力预测提供了直观的解释依据。这有助于电力系统运行人员更好地理解模型决策过程，增强预测结果的信任度。

实验部分采用真实海上风电数据集进行验证，对比了多种主流预测模型的性能。结果表明，所提出的双重注意力LSTM模型在预测精度和可解释性方面均优于传统方法，具有良好的应用前景。

总体而言，本文为海上风电出力预测提供了一个高效、准确且可解释的解决方案，对于推动风电产业智能化发展具有重要的理论价值和实践意义。