考虑时序特征缺失值动态插补的超短期风电功率预测

Ultra-short-term Wind Power Forecasting Considering Dynamic Imputation of Missing Values in Temporal Features

李丹 · 唐建 · 缪书唯 · 黄烽云 等5人 · 中国电机工程学报 · 2025年17月 · Vol.45

针对风电功率预测中时序数据缺失问题，提出一种融合动态插补机制的超短期预测方法。通过设计嵌入时滞衰减插补策略的门控循环单元，动态捕捉缺失值前后观测间的不规则时滞依赖，并结合掩码自相关分析确定最优时窗与衰减参数。构建序列到序列模型以协调输入特征维度变化，输出15分钟至4小时的功率预测序列。实验表明，该方法在含缺失数据场景下较传统方法具有更高精度与稳定性。

解读: 该时序特征缺失值动态插补技术对阳光电源的智能运维和储能系统具有重要应用价值。可直接应用于iSolarCloud平台的风电场监控预测模块，提升发电功率预测精度，优化储能调度策略。对ST系列储能变流器的功率调节和PowerTitan系统的容量配置提供更准确的数据支撑。该方法可与现有GFM/GFL控制算法...