该文档属于类型a，即报告了一项单一原创研究。以下是根据文档内容生成的学术报告：

研究背景与目标

2021年6月，Jie Yan、Yongqian Liu、Shuang Han、Li Li等作者在《IEEE Transactions on Sustainable Energy》期刊上发表了一篇题为《Multi-Source and Temporal Attention Network for Probabilistic Wind Power Prediction》的研究论文。该研究聚焦于风力发电的短期概率预测，旨在通过引入多源数值天气预报（NWP）数据并结合时间注意力机制，提高风力发电预测的准确性。

随着风电在能源系统中的渗透率不断提高，风力发电的不确定性对电力系统的可靠性和经济性提出了严峻挑战。风力发电概率预测（WPPF）能够提供详细的预测不确定性信息，帮助系统运营商和电力交易者更好地进行储备设置、机组调度和电力交易等决策。然而，由于风资源的固有随机性，实现高精度的短期WPPF仍然具有挑战性。

研究方法与流程

研究提出了一个多源和时间注意力网络（MSTAN）模型，用于短期风力发电概率预测。该模型的核心在于结合多源NWP数据，并通过三个关键设计提升预测性能：
1. 多源变量注意力模块：动态选择NWP中的驱动变量，减少无关变量和噪声的影响。
2. 时间注意力模块：捕捉历史测量数据和多源NWP序列中的隐含时间依赖关系。
3. 残差模块：跳过不必要的非线性变换，自适应控制模型复杂度，防止过拟合。

具体研究流程包括以下步骤：
1. 数据输入：模型输入包括历史测量数据（风速和功率）和多源NWP数据。
2. 多源变量注意力模块：通过先验知识和注意力机制，动态选择NWP中的关键变量。
3. 时间注意力模块：结合编码器-解码器、位置编码和自注意力机制，捕捉长期时间依赖关系。
4. 混合密度模块：输出多步预测的联合概率密度分布。
5. 模型训练：使用负对数似然函数作为损失函数，通过Adam优化器进行训练。
6. 模型评估：在三个风电场的实际数据上进行测试，与多种经典机器学习模型进行对比。

研究结果

研究结果表明，MSTAN模型在确定性和概率预测方面均优于其他对比模型。
1. 确定性预测：在三个风电场中，MSTAN的归一化均方根误差（NRMSE）和归一化平均绝对误差（NMAE）均低于其他模型。例如，在案例2中，MSTAN的NRMSE和NMAE分别比最优的经典机器学习模型降低了1.1%和1.0%。
2. 概率预测：MSTAN在分位数损失（QL）和连续排名概率得分（CRPS）方面也表现优异。在案例2中，MSTAN的QL和CRPS分别比最优的经典机器学习模型降低了7.2%和10.8%。
3. 时间依赖关系：MSTAN能够有效捕捉多源NWP数据的长期时间误差模式，从而提升预测精度。

结论与意义

MSTAN模型通过引入多源NWP数据和时间注意力机制，显著提高了短期风力发电概率预测的准确性。其科学价值在于提出了一种新的深度学习框架，能够有效处理风力发电预测中的复杂时间依赖性和多源数据融合问题。此外，该模型在实际应用中具有重要价值，能够帮助风电运营商降低预测风险，提高电力系统的稳定性和经济性。

研究亮点

1. 多源NWP数据：首次在短期风力发电预测中引入多源NWP数据，显著降低了预测风险。
   
2. 动态变量选择：通过多源变量注意力模块，实现了对NWP变量的动态选择，提升了模型对关键信息的捕捉能力。
   
3. 时间注意力机制：结合自注意力和残差模块，有效捕捉了长期时间依赖关系，解决了传统RNN和CNN模型在长时间窗口建模中的不足。
   
4. 混合密度输出：通过混合密度模块，提供了多步预测的联合概率密度分布，增强了预测结果的可解释性和实用性。

其他有价值的内容

研究还通过Bootstrap方法评估了模型性能的显著性，验证了MSTAN在不同风电场中的稳定性和鲁棒性。此外，研究对比了单源和多源NWP方案的性能，进一步证明了多源NWP在风力发电预测中的优势。

以上报告详细介绍了该研究的背景、方法、结果、结论及其科学和应用价值，为相关领域的研究者提供了全面的参考。