利用大规模语言模型和注意力残差提示调优技术，在数据缺失的情况下对波动性风电进行零样本预测

《Renewable Energy》：Zero-shot Forecasting of Volatile Wind Power against Data Missing with Large Language Model through Attentive Residual Prompt Tuning

风电功率预测零样本学习自注意力机制数据缺失混合提示注意力残差跨风场泛化鲁棒性优化语言模型迁移多区域验证

　　
风电功率预测领域正面临多重技术挑战，本文提出基于大型语言模型（LLMs）的跨风场自适应预测框架。该研究聚焦于解决三大核心问题：气象数据缺失导致的模型性能退化、不同风场时空特征的差异性以及模型在未见数据场景下的泛化能力。通过创新性地融合硬提示与软提示的混合训练机制，构建了具备时空联合建模能力的自适应预测系统。

在数据层面，研究采用覆盖中国不同地理特征（沙漠、山地、沿海等）的14个风电场实测数据集。时间跨度为2019-2020年，采样频率为15分钟级，包含风功率、气象参数等多维度数据。特别值得关注的是数据缺失模式，研究团队通过模拟传感器故障、通信中断等实际场景，构建了包含随机缺失（S randomness）、块状缺失（B missing）和复杂组合缺失（C missing）的三种挑战性数据集。

方法创新体现在三个维度：首先，任务重构机制将数值预测转化为语言建模问题。通过设计动态硬提示模板，将风功率时序数据转化为包含时间维度（T）、空间维度（S）、缺失模式（M）的三元语言指令，例如"预测T=24的时间序列，考虑S=5个风场的空间关联，处理M=30%的随机缺失数据"。这种语言化表达使LLMs能利用其强大的语义理解能力，捕捉非线性时空关联。

其次，混合提示架构包含两个协同模块：硬提示生成器负责建立任务语义框架，通过物理约束条件（如伯努利方程）和风场拓扑结构编码，形成指导性指令模板；软提示适配器则学习动态特征映射，在模型前向传播过程中自动调整提示参数。实验显示，双提示机制使模型在30%数据缺失时的预测误差降低42%，较单一提示方法提升显著。

时空建模方面，研究提出多层注意力残差网络。基础层采用跨风场注意力机制，通过共享参数空间实现不同风场间的特征迁移。例如，内蒙古草原风场的湍流特征可被西北戈壁风场借鉴，提升预测鲁棒性。中间层引入残差自注意力模块，构建时空联合特征图，有效捕捉超过200个时间步的长期依赖关系。特别设计的交叉模态对齐层，将SCADA数据流与气象文本描述进行双向编码，实验证明这种结构使跨风场泛化能力提升65%。

在应对数据缺失方面，研究开发了动态掩码处理策略。系统根据缺失模式自动调整输入编码方式：对于随机缺失，采用基于概率的掩码嵌入；对于块状缺失，运用时空局部注意力补偿；复杂缺失时启动多模态融合机制。这种自适应处理使模型在90%数据缺失时仍保持85%的原始预测精度，较传统插补方法提升3倍。

实验验证部分采用三重评估体系：基准测试对比7种SOTA模型（包括物理模型、统计模型和深度学习模型），消融实验验证各模块贡献度，迁移测试考察跨区域泛化能力。在标准测试集上，模型MAE达到12.7 MW，较最优基线降低18.2%；零样本测试中，新安装风场的预测误差控制在基准模型的90%以内。在极端缺失场景（>70%数据缺失）下，预测稳定性保持率超过92%，显著优于传统深度学习模型。

该研究在方法论层面开创了LLMs在工业预测的新范式：首次将物理约束条件编码为可微分语言指令，开发出支持实时在线学习的轻量化适配器模块。计算效率方面，通过参数共享机制将模型推理速度提升至传统Transformer的3倍，同时保持90%以上的预测精度。这种高效能架构为大规模风电场集群的实时预测提供了可行性。

实际应用中，系统展现出优异的泛化能力。在华东地区新建海上风电场的实测中，模型通过零样本迁移实现了93%的预测准确率，较需要专门微调的传统模型提升27个百分点。特别设计的异常检测模块，能准确识别传感器故障（F1-score达0.91）和突发气象事件（召回率82%），这对保障电网安全运行具有重要价值。

未来研究方向包括：构建动态物理约束库以适应不同地理环境，开发跨模态对齐的轻量化适配器，以及探索联邦学习框架下的分布式风场协同预测。这些技术突破将推动风电预测系统向更高效、更可靠、更智能的方向发展，为全球能源转型提供关键技术支撑。

该研究标志着语言模型在工业预测领域的重大突破，其混合提示机制和时空联合建模方法为解决复杂预测问题提供了新思路。在实测中，系统成功将某千万千瓦级风电集群的预测误差控制在5%以内，年发电量预测偏差降低至0.3%，直接经济效益超过2.8亿元。这种技术进步不仅提升了风电消纳能力，更为构建高弹性电网提供了关键技术保障。