基于VMD-ARIMA-Transformer动态权重融合的海上风电超短期功率预测

李士哲; 李肖

电力科学与工程 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (9) : 50 -59.

李士哲, 李肖

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摘要

针对海上风电超短期功率预测难以兼顾功率序列线性自相关与气象–功率非线性映射的问题，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）与ARIMA-Transformer动态权重融合的预测方法。首先利用VMD将历史功率序列分解为多尺度本征模态分量，作为频域先验；然后由ARIMA分支与Transformer分支并行建模线性自回归结构与非线性映射；最后在验证集上对每个预测步序闭式求解最优融合权重，使ARIMA主导前期预测步序，Transformer主导后期预测步序。结果表明：所提方法精度均优于LSTM、Transformer及组合预测等对比模型；相较其中精度最高的ARIMA基线，测试集均方根误差由5.56 MW降至3.63 MW，决定系数R²由0.841 8提升至0.932 4。