M2WLLM：基于大语言模型的多模态多任务超短期风电预测算法
风能并入电网需要准确的超短期风电预测，以确保电网稳定性和优化资源配置。本研究引入了 M2WLLM，这是一种创新模型，它利用大型语言模型 （LLM）的功能以粒度时间间隔预测风电输出。M2WLLM 通过无缝集成文本信息和时间数值数据，克服了传统和深度学习方法的局限性，通过多模态数据显着提高了风电预测的准确性。其架构具有。
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文章地址：https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103541
摘要：风能并入电网需要准确的超短期风电预测，以确保电网稳定性和优化资源配置。本研究引入了 M2WLLM，这是一种创新模型，它利用大型语言模型 （LLM）的功能以粒度时间间隔预测风电输出。M2WLLM 通过无缝集成文本信息和时间数值数据，克服了传统和深度学习方法的局限性，通过多模态数据显着提高了风电预测的准确性。其架构具有提示嵌入器（Prompt Embedder）和数据嵌入（Data Embedder），能够在 LLM 框架内有效融合文本提示和数字输入。数据嵌入器中的语义增强器（Semantic Augmenter）将时间数据转换为 LLM 可以理解的格式，使其能够提取潜在特征并提高预测准确性。对中国三个省份的风电场数据进行的实证评估表明，M2WLLM 在各种数据集和预测范围内始终优于现有方法，例如时间序列生成式预训练转换 （GPT4TS）。结果凸显了法学硕士在超短期预测中提高准确性和鲁棒性的能力，并展示了其强大的少量学习能力。
PART 1：研究背景与意义
一、风能的战略地位
清洁可再生能源核心组成，是全球能源结构转型的关键力量
2024年全球陆上风电新增装机容量预计超100GW，规模化应用趋势显著
二、风电并网的核心挑战
风能具有间歇性、不确定性，大规模并网会破坏电网功率平衡，威胁电网稳定运行
需通过精准预测风电输出，支撑电网调度与资源优化配置
三、超短期预测的关键价值
风电预测按时间尺度分：超短期（分钟几小时）、短期（几小时几天）、中长期（长期规划）
超短期预测直接服务实时电力市场，是电网实时调度、调频调压的核心依据，需求迫切。
PART 2：当前研究综述
一、超短期风电预测主流方法
二、LLM在时间序列预测的应用进展
核心优势：LLM具备强大序列建模能力与预训练知识，可泛化至多领域时序任务。
现有应用：GPT4TS（基于GPT2做时序预测）、STELLM（LLM+季节趋势分解预测风速）、BERT4ST（BERT微调预测风电）。
现存不足：多聚焦结构化数值数据，未充分利用文本语义；缺乏风电预测专属任务设计。
PART 3：研究现存挑战
一、多模态信息利用不足
传统方法（含部分LLM based方法）仅依赖历史风电、NWP等数值数据，忽略文本信息（如任务描述、气象语义）。未发挥LLM的语义理解能力，错失文本数值融合带来的精度提升空间。
二、风电预测任务定制性缺失
缺乏针对风电特性的设计：未解决“风电输出NWP数据”的跨模态联合表示与融合问题，无法适配风电输出的动态性、场景依赖性（如低风速零输出、突发阵风）。
三、少样本场景泛化能力弱
新建成风电场历史数据稀缺，传统模型需大量数据训练，数据不足时精度骤降，现有LLM方法未充分利用预训练知识提升少样本学习性能。
PART 4：文章主旨与主要内容
一、核心主旨
提出M2WLLM（Multimodal multitask LLMbased Wind Power Prediction Model），一款基于大语言模型的多模态多任务超短期风电预测模型，通过融合文本与数值数据，解决现有方法精度低、泛化弱的问题。
二、主要内容
1. 模型架构设计：构建Prompt Embedder（处理文本）、Data Embedder（处理数值）、LoRA微调LLM的三层架构，实现多模态融合。
2. 关键模块开发：设计Semantic Augmenter（将时序数据转化为LLM可理解格式）、Patcher（分割长时序序列）。
3. 实验验证：基于中国3省份风电场数据，对比9种主流方法，验证模型精度、鲁棒性与少样本能力。
4. 消融研究：分析Prompt、Semantic Augmenter、LoRA等模块的作用，以及NWP数据、LLM层数对性能的影响。
PART 5：文章核心创新点
创新点1：多模态融合架构，释放文本数值协同价值
首次将文本提示（任务描述、风电/NWP语义）与时序数值数据联合输入LLM，通过Prompt Embedder（处理文本）与Data Embedder（处理数值）实现双模嵌入，帮助LLM理解任务目标与数据分布，精度优于纯数值方法。
创新点2：高效利用LLM预训练知识，降低微调成本
提出Semantic Augmenter：通过跨注意力机制将时序补丁与LLM预训练词嵌入对齐，让LLM用预训练知识提取隐藏时序特征。采用LoRA（低秩适应）微调：仅训练少量参数（而非全量LLM参数），兼顾预训练知识利用与任务适配，提升少样本能力。
创新点3：多维度全面验证，覆盖实际应用场景
数据集：内蒙古、云南、甘肃3省份风电场数据（2020.38，15分钟间隔，17546样本）
验证维度：多预测 horizon（15min4h）、多对比方法（9种主流模型）、少样本场景（10%100%训练数据），全面验证模型实用性。
PART 6：技术路线与实验平台
一、技术路线
1. 数据准备：收集历史风电输出（功率）、NWP数据（风速、风向、温度），构建文本提示（任务、风电、NWP语义）
2. 多模态嵌入：
文本：Prompt Embedder将文本提示转化为LLM嵌入向量
数值：Data Embedder（Patcher分割时序→Semantic Augmenter跨注意力增强）转化为嵌入向量
3. LLM微调与预测：输入GPT2，通过LoRA微调，经线性层输出预测结果（反归一化后得最终值）
4. 模型优化：以MSE（均方误差）为损失函数，优化LoRA与Semantic Augmenter参数
二、实验程序
1. 数据集设置：训练:验证:测试=3:1:1；输入序列长96（24h），预测序列长16（4h）
2. 实验环境：Ubuntu 18.04，4×NVIDIA RTX 4090（24GB），PyTorch，GPT2为LLM骨干
3. 对比方法：LSTM、TCN、Transformer、Informer、Autoformer、AdaptiveGCN、CNNBiLSTMAtt、GPT4TS（共8种）
4. 评估指标：MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差），衡量不同预测horizon性能
PART 7：实验结果与讨论
一、整体预测性能：M2WLLM精度最优
跨数据集、跨horizon领先：如内蒙古15min MAE=3.36MW（GPT4TS为5.12MW），云南4h RMSE=11.59MW（CNNBiLSTMAtt为11.81MW）
原因：多模态融合让LLM理解语义与数值关联，Semantic Augmenter挖掘深层时序特征
二、少样本学习：优势显著
10%训练数据时：M2WLLM性能接近100%数据（云南15min MAE=3.76→2.58）
对比传统方法：Informer用10%数据MAE=14.00，100%数据才降至6.00；M2WLLM 10%数据精度超Informer 100%数据
三、消融研究：关键模块不可替代
PART 8：文章结论与未来展望
一、主要结论
1. 精度领先：M2WLLM在3省份数据集、全预测horizon下，MAE/RMSE均超现有方法（含GPT4TS）
2. 多模态有效：文本数值融合充分发挥LLM语义理解能力，Semantic Augmenter是核心桥梁
3. 实用价值高：少样本学习能力强，适配新风电场数据稀缺场景；鲁棒性好，满足电网调度需求
二、未来展望
1. 模型优化：开发风电专属LLM底座，替代通用GPT2，减少计算资源浪费
2. 任务扩展：将方法推广至光伏预测、中短期风电预测，覆盖更广泛新能源场景
3. 效率提升：研究轻量化训练策略，进一步降低LLM微调的计算成本
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