基于时序注意力的中长期风功率概率化预测方法及系统

本发明涉及风功率预测技术领域，公开了基于时序注意力的中长期风功率概率化预测方法及系统，方法包括：对风电场的气象数据和风机功率数据进行预处理；在MAHT模块中通过全局注意力、局部注意力和记忆单元获取序列中的依赖特征，利用TCN模块获取序列中的时序特征，并通过交叉注意力模块融合不同模块之间的特征信息；基于融合的特征对中长期风功率进行概率化预测，得到初步预测结果；引入自适应指数平滑误差订正模块对初步预测结果进行修正，得到最终预测结果。本发明充分利用不同特征提取模块来提取序列特征，并引入概率化预测和误差订正，实现高精度的中长期风功率预测，确保电力系统的稳定和安全运行。