基于MSTAGNN模型的可解释海上风电场多风机出力预测
Automation of Electric Power Systems(2023)
摘要
现有海上风电场出力预测研究对复杂时空关系考虑不足,且多为"黑盒"模型,缺乏可解释能力.为充分挖掘时空关联并实现模型可解释,提出一种基于多重时空注意力图神经网络(MSTAGNN)的海上风电场出力预测模型.首先,构建了一种考虑空间关联的海上风电场图拓扑,并引入空间注意力机制实现图拓扑的动态变化;其次,分别利用图卷积网络和时间门控卷积网络有效提取空间和时间特征;接着,对所提模型引入多维多头注意力机制,使其获得多重可解释能力;最后,基于中国东海大桥风电场真实数据进行仿真验证.结果表明,所提模型相比传统预测模型具有更高的预测精度,同时在空间、特征、时间多个维度具有合理的可解释性.
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关键词
offshore wind farm,power output prediction,graph neural network,attention mechanism,interpretability,spatiotemporal feature
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