研究人员开发了一种新的多模态框架，用于短期风电预测，该框架整合了来自风力涡轮机的SCADA数据和数值天气预报（NWP）预报。该方法通过将输入分解为标量和向量特征，并使用几何编码器处理旋转不变特征，解决了异构数据类型组合的挑战。该框架采用傅里叶神经网络算子（FNO）架构来模拟长距离时空关系，在三个真实风电场上的实验中显示出优于现有方法的性能。 AI
影响 这项研究可以提高风电预测的准确性，有助于电网稳定和运行规划。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新AI模型架构及其应用的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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