Hiformer：用于长期风电预测的混合频率特征增强倒置变换器
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对长期风电预测中的不确定性问题，提出了混合频率特征增强倒置变换器（Hiformer），引入信号分解技术和气象特征提取方法以提高气象条件与风电生成之间的关联建模。Hiformer在提高预测准确性的同时，显著降低了计算复杂度，相较于最新的预测方法，预测精度可提升52.5%，计算时间可减少68.5%。
Patchformer是一种结合补丁嵌入和Transformer的新模型，专注于解决长期预测中的复杂时间模式。通过分解多元时间序列数据，它提高了捕捉局部和全局语义依赖的能力。在多能源数据集上表现优异，尤其在处理多能源相互依赖性方面。研究表明其性能与过去序列长度正相关。
