【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的光伏功率预测研究附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-19 11:00:41 发布

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文章标签： cnn matlab 人工智能

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🔥 内容介绍

光伏功率预测是实现光伏能源高效并网、保障电力系统稳定运行的关键技术。光伏功率受太阳辐射、温度、湿度等多因素耦合影响，呈现强非线性和时序波动性，单一变量或模型难以精准捕捉其变化规律。多变量输入可整合多维度特征，超前多步预测能满足电力系统长时调度需求，而融合模型则能发挥不同算法的协同优势。

卷积神经网络（CNN）擅长提取局部时空特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）可深度挖掘时序依赖关系，注意力机制（Attention）能聚焦关键信息。三者结合构建的 CNN-BiLSTM-Attention 模型，可实现多变量特征的深度融合与精准时序建模。本文以此模型为核心，开展多变量输入超前多步光伏功率预测研究，旨在为光伏电站运营与电网调度提供更高精度的决策支持。

二、相关理论基础

（一）卷积神经网络（CNN）

CNN 通过卷积层、池化层和全连接层实现特征提取。卷积层利用卷积核对输入数据进行滑动卷积，捕捉局部关联特征（如某时段太阳辐射与温度的协同变化）；池化层通过下采样减少特征维度，保留关键信息；全连接层则整合特征并映射至输出空间。在多变量光伏数据中，CNN 可有效提取不同气象变量间的局部时空关联，为时序建模奠定基础。

（二）双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 由正向和反向 LSTM 组成，LSTM 通过输入门、遗忘门和输出门控制信息流转，解决传统 RNN 的梯度问题。正向 LSTM 捕捉从过去到当前的时序特征，反向 LSTM 捕捉从未来到当前的依赖关系，两者输出拼接后可全面挖掘序列的上下文关联。对于光伏功率这类强时序数据，BiLSTM 能更精准地捕捉长周期依赖（如昼夜规律、季节变化）。

（三）注意力机制（Attention）

Attention 机制模拟人类注意力分配，通过计算权重系数量化输入序列中各元素的重要性。在时序预测中，对 BiLSTM 输出的各时间步特征赋予权重，加权求和得到上下文向量，可突出关键时段（如光照突变时刻）的影响，抑制冗余信息，提升模型对重要特征的利用率。

（四）多变量输入与超前多步预测

多变量输入涵盖光伏功率历史数据及太阳辐射、温度、湿度、风速等气象变量，通过 CNN 提取变量间关联特征；超前多步预测采用 “直接预测法”，模型输出层直接生成未来多个时间步的功率值，避免递归预测的误差累积，满足 1-6 小时尺度的调度需求。

三、基于 CNN-BiLSTM-Attention 的预测模型构建