【摘 要】
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提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题，融合多源数值天气预报数据降低预测误差，采用时序注意力机制对输入信息进行自适应选择，采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征，并使用混合Beta分布构建预测概率信息。算例结果表明通过时序注意力机制融合多源气象信息能有效提高模型训练的收敛性，其预测结果具有更高的精度。
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目（5700-202055486A-0-0-00）；
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提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题，融合多源数值天气预报数据降低预测误差，采用时序注意力机制对输入信息进行自适应选择，采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征，并使用混合Beta分布构建预测概率信息。算例结果表明通过时序注意力机制融合多源气象信息能有效提高模型训练的收敛性，其预测结果具有更高的精度。
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