【单变量输入多步预测】基于CNN的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁能源转型的进程中，风能作为一种重要的可再生能源，其装机容量和发电量持续增长。然而，风电功率受风速、风向、大气湍流等自然因素的影响，呈现出显著的随机性、波动性和间歇性，这给电力系统的安全稳定运行、调度规划以及电力市场的高效运作带来了巨大挑战。

精准的风电功率预测是应对这些挑战的关键技术手段。它能够为电网调度人员提供可靠的决策依据，优化机组组合和发电计划，减少弃风现象，提高风能的利用效率，降低发电成本和输电损耗。单变量输入多步预测模式仅利用历史风电功率数据进行未来多个时刻的功率预测，无需额外的气象监测数据，降低了对监测设备和数据采集系统的依赖，在数据获取条件有限的风电场具有很强的实用价值。卷积神经网络（CNN）作为一种在计算机视觉等领域取得巨大成功的深度学习模型，具有强大的局部特征提取能力和参数共享机制，能够有效捕捉时间序列中的局部相关性和模式特征，为单变量输入多步风电功率预测提供了一种新的有效方法。

2. 相关理论与模型基础

2.1 单变量多步预测

单变量多步预测是时间序列预测中的一种重要任务，指仅利用目标变量自身的历史观测数据，通过建立预测模型来预测未来连续多个时间步的变量值。根据预测实现方式的不同，单变量多步预测可分为直接预测和递归预测两种类型。直接预测方式能够一次性输出未来多个时间步的预测结果，避免了递归预测中因将前一步预测结果作为后一步输入而导致的误差累积问题，因此本文采用直接预测方式进行风电功率多步预测。

3. 模型构建与实现

4..结果分析

5. 结论与展望

本文构建了基于 CNN 的单变量输入多步风电功率预测模型，并通过实验验证了其预测性能。实验结果表明，CNN 模型凭借其强大的局部特征提取能力，在单变量输入多步风电功率预测中表现出较好的性能，其预测精度优于传统的 ARIMA 模型和 BP 神经网络模型，在短期和中期预测中与 GRU、LSTM 等循环神经网络模型的性能接近。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王守凯.基于相邻风场大数据的风电短期功率预测研究[D].华北电力大学(北京),2017.DOI:10.7666/d.Y3264383.

[2] 李润金,李丽霞.基于VMD-CNN-LSTM模型的短期风电功率预测[J].沈阳工程学院学报(自然科学版), 2024, 20(1):6-13.

[3] 王琦,电子信息.基于深度学习的风力发电功率预测研究[D].山东建筑大学[2025-07-08].

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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