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

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🔥 内容介绍

一、引言

在全球能源结构加速向清洁能源转型的背景下，光伏发电凭借清洁无污染、资源可再生等优势，成为能源领域的重要发展方向。然而，光伏功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度、风速风向等多变量因素综合影响，具有显著的间歇性和波动性。这种不确定性给电力系统的稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易带来巨大挑战。传统的光伏功率预测方法，如时间序列分析、物理模型法等，在处理多变量输入和超前多步预测任务时，难以有效捕捉数据间复杂的非线性关系和时间序列的长期依赖特征。卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现卓越，双向长短期记忆网络（BiLSTM）擅长处理时间序列数据，将二者结合用于光伏功率预测，有望突破传统方法的局限，为实现高精度的多变量输入超前多步预测提供有效途径。

二、CNN 与 BiLSTM 算法原理

2.1 卷积神经网络（CNN）原理

CNN 是一种受生物视觉机制启发的深度学习模型，广泛应用于图像、语音等领域。其核心结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积运算，自动提取数据的局部特征，同时权值共享机制大幅减少模型参数数量，降低计算复杂度，有效避免过拟合。例如，在处理光伏功率预测的多变量时间序列数据时，不同大小的卷积核可捕捉不同尺度的特征模式。池化层对卷积层输出的数据进行下采样操作，在保留关键特征的基础上，降低数据维度，进一步减少计算量和过拟合风险。全连接层将池化层输出的特征向量整合，通过激活函数输出最终预测结果。CNN 能够从多变量输入数据中自动学习和提取潜在特征，适合挖掘数据中的复杂关系。

2.2 双向长短期记忆网络（BiLSTM）原理

BiLSTM 是 LSTM 的改进版本，LSTM 通过输入门、遗忘门和输出门的门控机制，解决了传统循环神经网络（RNN）存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够有效捕捉时间序列的长期依赖关系。BiLSTM 由两个方向相反的 LSTM 组成，一个从序列起始端向末端传递信息，另一个从末端向起始端传递信息，使得模型能够同时利用过去和未来的信息进行预测。在光伏功率预测中，BiLSTM 可以充分学习历史功率数据以及相关影响因素的时间序列特征，全面捕捉数据的变化趋势，相比单向 LSTM 网络，具有更强的信息处理能力。

三、基于 CNN-BiLSTM 的光伏功率预测模型构建

3.1 多变量数据选取与预处理

3.2 CNN-BiLSTM 模型结构设计

构建的 CNN-BiLSTM 模型由输入层、CNN 层、BiLSTM 层和全连接层组成。输入层接收经过预处理的多变量时间序列数据，并转换为适合模型处理的张量格式。CNN 层通过多个卷积层和池化层交替堆叠，利用不同大小和数量的卷积核提取数据的局部特征，池化层进一步降低数据维度，增强模型对特征的表达能力。BiLSTM 层接收 CNN 层输出的特征向量，通过双向 LSTM 单元学习时间序列的长期依赖关系，深入挖掘数据中的时序信息。全连接层将 BiLSTM 层输出的特征进行整合，并通过激活函数输出超前多步的光伏功率预测值。在模型训练过程中，采用均方误差（MSE）作为损失函数，使用 Adam 优化器进行参数更新，通过反向传播算法最小化预测值与实际值的误差。

3.3 超前多步预测策略

采用直接多步预测策略实现多变量输入下的超前多步光伏功率预测。将历史数据按照固定时间步长划分为输入序列和对应的多步输出序列，例如，选取过去 24 个时间点的多变量数据作为输入，对应未来 12 个时间点的光伏功率作为输出。为增强模型对长期趋势的捕捉能力，结合滑动窗口技术，以一定步长滑动窗口生成大量训练样本，使模型学习到不同时间跨度下多变量与光伏功率之间的映射关系，从而实现准确的超前多步预测。