【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法附Python&matlab代码

GMM聚类与CNN-BiLSTM-attention的风电场功率预测

最新推荐文章于 2025-12-03 17:07:06 发布

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🔥 内容介绍

风电场功率输出受气象条件、机组状态等多因素影响，具有强随机性和波动性，精准的短期功率预测对电网调度与能源优化至关重要。高斯混合模型（GMM）聚类与CNN-BiLSTM-attention 深度学习模型的结合，为提升预测精度提供了全新思路 —— 通过聚类挖掘数据内在模式，再利用混合神经网络捕捉时空特征，形成高效的预测框架。

一、高斯混合模型聚类：数据模式的精准划分

风电场历史功率数据与气象数据（风速、风向、温度等）往往包含多种潜在模式，例如不同季节的风速特性、不同时段的功率波动规律。GMM 聚类通过假设数据服从多个高斯分布的混合模型，能够自动识别这些模式并完成分类：

概率密度建模：GMM 将数据分布表示为 K 个高斯分量的加权和，每个分量对应一种数据模式。通过 EM 算法估计各分量的均值、协方差及权重，实现对数据概率分布的精准拟合。

动态模式划分：相比传统聚类算法（如 K-means），GMM 能输出样本属于每个模式的概率，更适合处理风电场数据中 “模式重叠” 的情况。例如，春季过渡期的风速数据可能同时具有冬、夏两季的特征，GMM 可通过概率值量化这种模糊性。

特征筛选作用：聚类后的数据子集内部相似度高、外部差异显著，可减少不同模式数据混合带来的干扰。例如，将 “高风速 - 高功率”“低风速 - 低功率” 等模式分离后，每个子集的预测难度显著降低。

二、CNN-BiLSTM-attention：时空特征的深度提取

聚类后的子数据集仍包含复杂的时空关联 —— 风速的空间分布影响全场功率，而功率序列的时间依赖性（如短期相关性）决定了预测趋势。CNN-BiLSTM-attention 模型通过多层网络结构实现特征的递进式捕捉：

CNN 的空间特征提取：卷积神经网络（CNN）通过卷积核滑动提取局部空间特征，适合处理气象数据的空间关联性。例如，将多个测风塔的风速数据构造成二维矩阵，CNN 可自动学习不同位置风速的协同变化规律，捕捉 “风速梯度”“风向突变” 等影响功率的关键空间特征。

BiLSTM 的时间序列建模：双向长短期记忆网络（BiLSTM）由正向和反向 LSTM 组成，能同时捕捉时间序列的前向依赖（如 t 时刻对 t-1 时刻的影响）和后向依赖（如 t 时刻受 t+1 时刻的关联）。对于风电场功率这种非平稳序列，BiLSTM 可有效缓解长期依赖带来的梯度消失问题，精准提取 “功率爬坡”“突发波动” 等时间特征。

注意力机制的关键强化：在 BiLSTM 输出层引入 attention 机制，能自动赋予重要时刻或关键特征更高的权重。例如，在预测台风天气下的功率时，模型会重点关注风速骤增时段的历史数据；在稳定风速条件下，则强化功率序列的长期趋势特征，进一步提升特征利用效率。

三、预测流程：从数据预处理到结果输出

基于 GMM 聚类与混合神经网络的预测方法可分为四个核心步骤：

数据预处理：对原始数据进行清洗（缺失值填充、异常值修正）、归一化，并构建特征集（包含历史功率、风速、风向等时序特征及空间特征）。

GMM 模式聚类：将预处理后的数据输入 GMM，通过轮廓系数等指标确定最优聚类数 K，得到 K 个数据子集。

分模式模型训练：针对每个子集，分别训练 CNN-BiLSTM-attention 模型：

输入层：将时序特征与空间特征融合为三维张量（样本数 × 时间步 × 特征数）；

CNN 层：通过 2-3 层卷积与池化提取空间特征，输出特征序列；

BiLSTM 层：处理特征序列的时间依赖，输出隐藏状态序列；

Attention 层：对隐藏状态加权求和，突出关键信息；

输出层：通过全连接层预测未来 1-48 小时的功率值。

集成预测结果：对各子模型的预测结果进行加权融合（权重可基于聚类概率或模型精度动态调整），得到最终的功率预测值。

四、方法优势与应用价值

该方法的创新点在于 **“聚类降维” 与 “深度建模” 的协同 **：GMM 聚类减少了数据复杂度，使模型能聚焦于同类模式的规律；而 CNN-BiLSTM-attention 的组合则兼顾空间关联性与时间动态性，attention 机制进一步强化了关键特征的作用。在实际应用中，该方法可显著提升短期（1-48 小时）功率预测精度，尤其在极端天气（如阵风、台风）场景下，通过模式细分与特征强化，能有效降低预测误差，为风电场参与电力市场交易、电网调频调峰提供可靠支撑。