1. 一眼概覽

該論文提出一種受生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)的Liquid Neural Network（LNN）框架，首次將其應用于風電多時間尺度預測任務，并在多個數(shù)據(jù)集上顯著優(yōu)于LSTM、GRU等主流方法。

2. 核心問題

風電預測面臨高度不確定性和非線性動態(tài)問題，傳統(tǒng)深度學習方法如LSTM、GRU雖有成效，但缺乏解釋性和泛化能力。該研究致力于解決如何在多時間尺度、不同分辨率和變量數(shù)下，準確且透明地預測風電輸出的問題。

3. 技術亮點

• 生物啟發(fā)設計：LNN基于線蟲C. elegans神經(jīng)元建模，模擬突觸動力學和液態(tài)神經(jīng)權重，實現(xiàn)連續(xù)時間動態(tài)學習；
• 輕量高效：僅用25個神經(jīng)元的CfC-LNN模型，即可在保持預測準確性的同時實現(xiàn)85%稀疏率，比深層LSTM快31倍；
• 多拓撲靈活適配：框架支持Fully Connected、NCP（生物連接結構）、隨機連接等多種結構，具備良好的泛化能力和穩(wěn)健性。

4. 方法框架

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論文方法框架分為三個階段：

? 數(shù)據(jù)準備：采集風電場時序數(shù)據(jù)，進行變量選擇與歸一化處理；

? LNN建模訓練：通過試驗確定最優(yōu)神經(jīng)元數(shù)量，引入液態(tài)時間常數(shù)單元（LTC）或閉式連續(xù)單元（CfC）進行建模；

? 預測與應用：實現(xiàn)單步預測，支持1天、1周至3周的多時間尺度預測，為風電調(diào)度與維護提供決策依據(jù)。

5. 實驗結果速覽

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論文在兩個數(shù)據(jù)集上驗證模型性能：

? 歐洲風電場數(shù)據(jù)（40年，1小時分辨率）：

CfC-NCP模型Test MSE達0.0036，優(yōu)于LSTM（0.0079）、GRU（0.0081）；

參數(shù)量僅為LSTM的1/280，推理速度快31倍；

圖示顯示1日/1周/3周預測趨勢緊貼真實值，有助于維護調(diào)度；

? 阿爾伯塔風電場數(shù)據(jù)（2年，10分鐘分辨率）：

? CfC-NCP在更復雜變量下依然保持領先，表現(xiàn)出強魯棒性。

6. 實用價值與應用

該框架適用于智能電網(wǎng)中的風電出力預測，具有推廣性和可解釋性，適合用于：

? 電網(wǎng)調(diào)度與負荷平衡；

? 風電場運維與檢修計劃；

? 可再生能源系統(tǒng)如太陽能預測、虛擬電廠等擴展場景。

7. 開放問題

? 當前模型對突發(fā)天氣變化的適應能力如何？是否需引入外部擾動建模？

? NCP等生物啟發(fā)拓撲能否遷移到電網(wǎng)其他預測任務如負荷或電價預測中？

? LNN是否具備在線學習能力，以應對風電場不斷變化的運行環(huán)境？