基于Transformer融合、量子双阶段注意力机制、双向门控循环单元（Bi-directional Gated Recurrent Unit, BGRU）以及扩散方法（Diffusion Method）的双向编码器表示，用于短期风电功率预测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Bidirectional encoder representations from transformer fusion quantum dual-stage attention bidirectional gated recurrent unit and diffusion method for short-term wind power prediction

风力发电短期预测方法研究，提出基于Transformer融合量子双阶段注意力BiGRU和扩散模型(BF-QDABD)的创新架构，通过ICEEMDAN自适应噪声分解预处理数据，利用PQC量子电路加速训练，结合双阶段注意力机制提取时空特征，实现预测精度提升30.57%，训练时间缩短25%。

　　
风电功率预测技术的研究现状与发展趋势

在"双碳"战略目标驱动下，全球风电装机容量持续攀升。截至2023年底，陆上风电单机容量突破106GW，海上风电装机规模达21GW，亚太地区贡献了全球新增风电装机容量的65%。这种清洁能源的规模化发展对精准预测提出了更高要求，现有预测方法在复杂多变的气象条件下仍面临显著挑战。

传统预测方法存在明显局限性。时间序列分析方法虽然能捕捉线性趋势，但对非线性特征和非平稳时序的适应能力不足。深度学习模型在处理高维时序数据时，容易陷入局部最优且难以有效融合多源异构数据。特别是当数据存在缺失、噪声干扰和时空异质性时，现有模型的预测精度和泛化能力显著下降。

当前研究主要沿着三条技术路线发展：第一类基于改进的时间序列处理技术，通过自适应滤波和特征提取优化模型性能，但需要完整的训练数据集，计算成本较高；第二类采用深度学习模型，如LSTM、Transformer等，在局部时序特征捕捉方面表现较好，但对复杂非线性关系的建模存在瓶颈；第三类混合模型尝试融合物理机理与数据驱动方法，但存在模型耦合度高、参数优化复杂等技术难题。

本研究提出的BF-QDABD模型创新性地整合了三大核心技术：
1. **量子增强的BiGRU架构**：通过量子参数化电路（PQC）优化BiGRU的长期记忆能力，量子叠加态特性使模型能并行处理多维时空数据，同时利用量子纠缠特性增强特征关联性。实验表明该结构在捕捉风电功率的长期时序依赖性方面提升显著。

2. **双阶段注意力机制**：构建时空联合注意力框架，第一阶段（局部注意力）聚焦于当前时刻的邻近时空特征，第二阶段（全局注意力）整合跨时间尺度的地理气候信息。这种分层处理机制有效解决了传统注意力模型对长序列数据的局部化局限问题。

3. **扩散模型与Transformer融合**：采用扩散模型的去噪过程生成高质量预测样本，同时利用Transformer的大规模预训练能力进行多粒度特征融合。这种组合方式既保留了扩散模型对复杂分布的建模优势，又发挥了Transformer在长程依赖处理上的优势。

该方法通过量子计算与深度学习的协同创新，在Natal数据集上的实测数据显示：
- 平均绝对误差较现有52种方法降低30.57%
- 训练时间缩短25%，在32GB内存的常规服务器上实现
- 对极端天气事件的预测稳定性提升40%
- 多源数据融合效率提高3倍

技术突破体现在三个层面：首先，改进的ICEEMDAN分解算法结合自适应噪声抑制，有效提取了原始数据中的4类核心特征（趋势分量、波动分量、噪声分量和突变分量），特征提取完整度达92%；其次，量子双阶段注意力机制通过PQC的量子门参数动态调整，实现了对风电功率时序特征的时空自适应建模；最后，扩散模型与Transformer的协同训练，使模型在长期预测中仍能保持85%以上的精度稳定性。

实验对比表明，BF-QDABD模型在24小时滚动预测中，相比LSTM+ARIMA混合模型提升11.3%，较纯Transformer模型提升8.7%，较最新量子神经网络模型提升4.2%。特别在2023年极端天气事件模拟中，模型表现出优异的抗干扰能力，预测误差控制在3.8%以内。

该研究为风电预测技术发展提供了新范式：通过量子计算加速深度学习模型训练，利用扩散模型处理复杂概率分布，结合Transformer的多尺度特征提取能力，构建了适应新能源高并发场景的预测体系。据作者测算，该方法在百万千瓦级风电场群的应用中，可降低弃风率1.2个百分点，相当于每年新增清洁能源供应8.7TWh。

未来发展方向可能集中在三个方面：量子计算与经典算力的混合架构优化、多物理场耦合的模型增强、以及面向新型电力系统的预测服务模式创新。这些技术突破将推动风电预测精度向±5%的目标迈进，为智能电网调度提供更可靠的支撑。