融合变分模态长短期特征的风电功率多步预测

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摘 要：为提高风电功率多步预测精度，提出了一种融合长期与短期特征的深度学习预测模型。首先，采用变分模态分解（VMD）将风电功率数据分解为高频和低频序列;随后，将得到的序列输入双向时间卷积网络（BiTCN）和双向门控循环单元（BiGRU）组成的并联结构中，并行提取短期和长期特征;最后，通过交叉注意力机制加权融合提取到长短期特征。（剩余157字）

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