一种考虑气象动态耦合与长程依赖的风电功率预测方法

一种考虑气象动态耦合与长程依赖的风电功率预测方法，将气象变量映射为图节点，利用GATv2动态注意力机制学习不同工况下变量间的耦合关系，实现气象特征间权重动态重构；构建门控多步依赖关联网络，结合可训练依赖嵌入、显式依赖建模和注意力聚合，建立当前状态与历史关键状态的跨步映射；设计门控机制对短期输入信息和长期历史记忆进行动态筛选，通过输入门与遗忘门评估历史状态与当前输入之间一致性，自适应抑制气象突变和随机噪声引起的非平稳扰动；采用视觉Transformer多头自注意力对动态耦合特征和长程依赖特征进行全局建模，协同学习长周期趋势与局部波动，挖掘气象演化与功率输出的隐含关系；由预测层输出未来风电功率。