一种基于多图扩散Mamba模型的超短期风电功率预测方法

本发明提供一种基于多图扩散Mamba模型的超短期风电功率预测方法，属于风力发电功率预测技术领域。所述方法包括：构建多图架构，将风电机组间的时空依赖关系解耦为气象因果图与系统自适应图；引入动态门控融合机制，通过实时置信因子自适应融合两类图结构；将融合图结构输入拓扑感知Mamba模块，将图扩散卷积嵌入选择性扫描过程，沿图拓扑同步更新节点状态，联合提取空间依赖与时序动态特征，实现端到端的时空联合建模。实验结果表明，相较于基线模型，本发明在15分钟至4小时的超短期功率预测任务中均能实现预测精度的提升，且具备良好的模型可解释性和运行场景自适应能力。