STEC — 海上风速时空预测

研究背景

海上风电场的精准风速预测对于电网调度与风机控制至关重要。东海多点位风速具有高度时空相关性，传统 LSTM/Transformer 方案在长序列建模上计算开销偏大，难以在边缘部署场景中实时推理。

模型思路

STEC 以 Mamba 状态空间模型（SSM）为核心时序编码器，通过图卷积网络捕获空间站点间的拓扑相关性，将时序特征与空间特征在隐空间中融合，实现轻量级时空联合建模。模型名称沿革：STMamba-F → ST-SSM-F → STEC（4 字简称）。

当前进展

• 最佳随机种子 seed=33，平均 MAE 1.639 m/s
• 正在对比消融：纯 SSM baseline vs. 图融合 vs. 完整 STEC
• 代码与实验日志已托管于 GitHub（见上方 repo 链接）

延伸阅读

详细实验记录与可视化结果见博客：https://blog.20020606.xyz/stmamba-wind-prediction