1 概述
风力发电在全球电网中发挥着非常重要的作用。由于其可变性和随机性，很难建立模型并准确预测风力发电[1]。我们不仅需要捕捉时间序列的时间依赖关系，还需要构建目标风电场和其他一些风电场之间的空间相关性。风电功率预测引起了研究人员的极大关注。一些研究人员使用统计方法进行短期风电预测。统计模型包括历史平均（HA）方法和自回归移动平均（ARMA）方法[2]。 ARMA 是最著名的基于时间序列的风电未来价值预测方法，研究人员尝试了一些 ARMA 变体（如 ARIMA）以获得更好的预测性能。然而，这些方法受到目标时间序列是平稳随机过程的假设的限制[3]。不幸的是，风力发电与现实世界中的这一假设不符。
此外，长短期记忆 (LSTM) [5] 和门控循环单元 (GRU) [6] 是 RNN 的两个特殊变体。一方面，这些方法在包括自然语言处理（NLP）和时间序列预测在内的许多领域都取得了成功。另一方面，使用这些方法的缺点是它们没有充分考虑风电场之间的空间依赖性。在神经网络中，卷积神经网络 (CNN) 模型被有效地用于对图像分类、视觉识别和交通流预测的空间依赖性进行建模 [7]。然而，CNN 擅长处理具有网格状拓扑的数据，例如图像 [8]。换句话说，当我们对不同风电场之间的非欧几里得相关性进行建模时，CNN 并不能很好地工作。
2 数学模型
上下文向量从编码器捕获相关信息以预测未来值。 Seq2Seq 模型和具有注意机制的 Seq2Seq 模型之间的区别在于，注意机制会动态计算每个时间戳的上下文向量。计算为编码器所有隐藏状态的加权平均值，如下所示：
其中 是权重向量
∈ℝ1× 的一个元素，
计算如下：
详细数学模型见第4部分。
3 仿真结果