基于全局TFT的异构风电预测研究发布

2026年11月5日，arXiv发表关于异构风电集群短期预测的新研究。该研究提出了联合训练的全局时序融合Transformer（TFT）模型，并应用于48小时异构风电集群预测任务。该方法通过结合数值天气预报，以及风场海拔、轮毂高度等静态协变量来实现跨站点泛化。实验结果表明，该模型在87%的合成风电场和77%的真实风电场上，预测准确率均显著超越传统的单站点本地模型，证实了多站点联合建模不仅能有效提升大型风电资产的预测精度，还可降低整体运维复杂度。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。