【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于BiLSTM-Adaboost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

随着全球能源结构向清洁能源转型，风能作为一种储量丰富、可再生的能源，在电力系统中的占比持续攀升。然而，风电功率受风速、风向、空气密度、温度等多种因素影响，呈现出强烈的波动性和不确定性，这给电网的安全稳定运行、调度管理带来了极大挑战。高精度的风电功率预测能够为电力系统的经济调度、电网规划以及风电消纳提供可靠依据，对于提高风能利用率、降低电力生产成本具有重要意义。

传统的风电功率预测方法存在一定局限性。物理方法依赖精确的气象数据和复杂的物理模型，预测精度易受气象数据误差影响；统计方法如 ARIMA 模型，难以捕捉风电功率的非线性动态特性；单一的机器学习模型如 BP 神经网络、支持向量机等，在处理高维度、强耦合的多变量时间序列时，预测性能往往不够理想。

深度学习模型中的双向长短期记忆网络（BiLSTM）能够有效捕捉时间序列的双向依赖关系，适合处理风电功率这种具有复杂时序特性的数据。而 Adaboost 作为一种集成学习算法，通过组合多个弱学习器，能够显著提升模型的泛化能力和预测精度。将 BiLSTM 与 Adaboost 相结合，构建 BiLSTM-Adaboost 模型，有望充分发挥两者的优势，提高多变量输入下单步风电功率预测的精度和稳定性。因此，本研究开展基于 BiLSTM-Adaboost 的风电功率预测研究，具有重要的理论和实际应用价值。

二、相关模型原理

（一）双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 是在长短期记忆网络（LSTM）基础上发展而来的。LSTM 通过输入门、遗忘门和输出门的控制，能够有效解决传统循环神经网络（RNN）的梯度消失和梯度爆炸问题，适合处理长序列数据。而 BiLSTM 由前向 LSTM 和后向 LSTM 组成，前向 LSTM 从序列的起点向终点处理数据，捕捉序列的正向依赖关系；后向 LSTM 从序列的终点向起点处理数据，捕捉序列的反向依赖关系。将前向和后向 LSTM 的输出进行拼接，能够更全面地提取时间序列的上下文信息。

对于输入的多变量时间序列数据，BiLSTM 的每个时刻输入包含多个特征（如风速、风向、温度等），经过 BiLSTM 层处理后，输出的隐藏状态融合了该时刻前后的相关信息，为后续的预测提供了丰富的特征支撑。

（二）Adaboost 算法

Adaboost 是一种迭代的集成学习算法，其核心思想是通过不断调整样本的权重和弱学习器的权重，将多个弱学习器（性能略优于随机猜测的模型）集成为一个强学习器。