【单变量输入多步预测】基于CNN-LSSVM的风电功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球积极推动能源结构转型，大力发展清洁能源的大背景下，风力发电凭借其清洁、可再生的特性，成为电力供应的重要组成部分，装机容量持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等自然因素影响，具有显著的随机性和间歇性。这种不稳定特性给电力系统的调度计划制定、稳定运行保障以及电力市场交易带来诸多挑战。精确的风电功率预测，能够助力电力系统科学规划发电计划，合理调配资源，有效降低运营成本，同时提高电网对风电的消纳能力，减少弃风现象，推动清洁能源的高效利用。

在风电功率预测技术中，单变量输入预测因数据获取便捷、模型结构相对简单而备受关注。卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现卓越，最小二乘支持向量机（LSSVM）在回归预测领域具有良好性能。将 CNN 与 LSSVM 相结合，构建基于 CNN-LSSVM 的模型用于单变量输入的多步风电功率预测，能够充分发挥二者优势，有效挖掘风电功率数据的特征，提高预测的准确性与可靠性，为电力系统的稳定运行和优化调度提供有力支撑。

二、核心技术原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 是深度学习领域的经典模型，其架构主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，能够自动提取数据的局部特征。在风电功率预测场景下，卷积层可捕捉风电功率在短时间内的变化模式和局部趋势，例如捕捉风速突变时风电功率的瞬间波动特征。池化层用于降低数据维度，减少计算量，同时保留关键特征，常见的池化方式有最大池化和平均池化。全连接层将经过卷积和池化处理后的特征进行整合，输出最终的预测结果。CNN 的局部连接和权值共享特性，使其在处理时间序列数据时，既能高效提取特征，又能减少参数数量，降低模型过拟合风险。

2.2 最小二乘支持向量机（LSSVM）

LSSVM 是支持向量机（SVM）的一种改进形式，基于结构风险最小化原则，在解决小样本、非线性及高维模式识别和回归问题中表现出色。LSSVM 将回归问题转化为求解线性方程组，通过引入核函数，将低维空间中的非线性问题映射到高维空间中进行线性处理。在风电功率预测中，LSSVM 能够根据历史风电功率数据建立准确的回归模型，挖掘数据间的潜在关系，对未来风电功率进行预测。与传统 SVM 相比，LSSVM 通过将优化问题中的不等式约束转化为等式约束，减少了计算复杂度，提高了计算效率和预测精度。

2.3 CNN 与 LSSVM 结合的优势

将 CNN 与 LSSVM 相结合应用于风电功率预测，实现了优势互补。CNN 先对风电功率数据进行特征提取，从原始数据中挖掘出具有代表性的特征，降低数据的复杂性；LSSVM 则以 CNN 提取的特征作为输入，利用其强大的回归预测能力，建立准确的预测模型。二者协同工作，使模型既能有效提取数据的局部和全局特征，又能精准地对风电功率进行预测，克服了单一方法在风电功率预测中的局限性，为实现高精度的多步风电功率预测提供了有效的技术途径。

三、基于 CNN-LSSVM 的风电功率预测模型构建

3.1 数据预处理

收集历史风电功率数据作为单变量输入，对原始数据进行预处理。首先进行数据清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性；然后采用归一化方法（如最小 - 最大归一化）将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间，公式为：

3.2 模型架构设计

基于 CNN-LSSVM 的风电功率预测模型主要由输入层、CNN 模块、特征提取输出层、LSSVM 预测层组成。

输入层：将预处理后的单变量风电功率数据输入模型，作为模型进行特征提取和预测的基础数据。

CNN 模块：包含多个卷积层和池化层，通过卷积运算提取风电功率数据的局部特征，池化操作降低数据维度，减少计算量，输出具有代表性的特征向量。

特征提取输出层：将 CNN 模块提取的特征进行整合和进一步处理，输出适合 LSSVM 输入的特征数据。

LSSVM 预测层：以特征提取输出层的数据作为输入，利用 LSSVM 算法建立回归预测模型，输出多步风电功率预测结果。

3.3 模型训练与优化

在模型训练过程中，先对 CNN 模块进行训练，使用训练集数据，通过反向传播算法更新 CNN 的参数，使网络能够有效提取风电功率数据特征；接着将 CNN 提取的特征数据作为 LSSVM 的输入，利用训练集的特征数据和对应的真实风电功率值，通过求解 LSSVM 的线性方程组，确定 LSSVM 的模型参数。在训练过程中，利用验证集数据对模型进行评估，调整 CNN 的超参数（如卷积核数量、层数等）和 LSSVM 的参数（如核函数参数、惩罚因子等），防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。当模型在验证集上的性能不再提升时，停止训练，保存最优模型。