本工具是一款专业的 基于信息熵聚类分解和CTA-BiLSTM的超短期风电功率预测分析工具。 针对风电数据的随机性和波动性,采用 信息熵聚类 技术分解复杂特征,结合 CTA-BiLSTM 深度学习模型进行高精度预测。 助您快速完成 新能源数据分析 与 电力负荷预测 任务。
利用信息熵理论量化数据的不确定性,通过聚类算法将原始风电序列分解为不同频率的子序列,降低预测难度。
结合卷积注意力机制(CTA)与双向长短期记忆网络(BiLSTM),有效提取时空特征并捕捉时间序列的双向依赖关系。
该模型在超短期(15min-4h)预测场景中,相比传统LSTM和BP神经网络,RMSE和MAE指标通常有显著降低。
建议提供历史功率数据及对应的风速、风向、温度等数值天气预报(NWP)数据。