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本发明公开一种基于非平稳Transformer模型的风电功率预测方法。该方法包括：获取多个历史时刻的天气信息和风电功率序列数据；以所述多个历史时刻的天气信息和风电功率序列数据作为输入，利用经训练的风电功率预测模型，预测出未来时刻的风电功率。所述风电功率预测模型基于Transformer模型构建，包含位置编码模块、编码器和解码器，所述位置编码模块用于将经标准化处理和嵌入层处理的输入时间序列数据添加位置编码向量后传递至所述编码器；所述解码器的输出经反标准化处理后，作为所述风电功率预测模型的预测输出；所述编码器设有非平稳注意力机制层，用于将从输入数据中计算出的非平稳信息引入到注意力机制的计算。本发明能够提供风电功率的预测准确性和效率。

本发明提出了基于非平稳Transformer模型的风电功率预测方法，其中采用隔离森林和离散小波变换能够有效去除数据集中的异常值点和噪声，从而有效提升了风电功率预测的准确度以及泛化性能。此外，非平稳Transformer相较于其他的智能模型，能够更好地提取全局上下文的特征，更好地构建天气信息与风电功率之间的关系，避免出现训练过程中的梯度爆炸和梯度消失问题。相比于现有的Transformer模型，本发明能够更好地解决序列过平稳问题。此外，经过计算机仿真验证，本发明能够更精确的预测风电功率，并可推广到所有海上风电功率预测问题中。例如，在海上风电场选址规划问题上，本发明能够预测该海域风电场的发电功率，为风电场的建设提供意见，提高综合效益，而在稳定电力系统运行问题上，本发明能够根据当前气象数据，准确的评估未来时间段内的风电功率，使得电力系统能够更好地进行调度，降低系统调峰压力，使其能够稳定运行并提高海上风电的消纳能力。本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

根据中央建设创新型国家的总体战略目标和国家中长期科技发展规划纲要，围绕深圳市实施创新型城市战略，2006年2月，深圳市人民政府及香港中文大学友好协商，在深圳市共同建立中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“深圳先进院”），实行理事会管理，探索体制机制创新。经过十三年发展，深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，生物医学与健康工程研究所、先进计算与数字工程研究所、生物医药与技术研究所、脑认知与脑疾病研究所、合成生物学研究所（筹）、先进材料科学与工程研究所（筹）、前瞻性科学与技术中心），国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地（深圳龙华、平湖及上海嘉定）、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构（深圳创新设计研究院、深圳北斗应用技术研究院、中科创客学院、济宁中科先进技术研究院、天津中科先进技术研究院、珠海中科先进技术研究院、苏州先进技术研究院、杭州先进技术研究院、武汉中科先进技术研究院、山东中科先进技术研究院）等组成。