基于双向长短期记忆网络BiLSTM-Adaboost的风电场预测研究附Matlab代码

Matlab大师兄

于 2025-07-01 11:51:47 发布

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🔥 内容介绍

本研究针对风电场功率输出受多种复杂因素影响，具有强随机性和波动性，导致预测困难的问题，提出基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与 Adaboost 算法相结合的风电场预测模型。BiLSTM 能够有效捕捉风电场数据的长短期时间依赖关系，Adaboost 算法则通过迭代训练多个弱预测器并进行加权组合，提升模型的整体预测性能。通过实际风电场数据进行实验，结果表明该模型相较于单一的 BiLSTM 模型、Adaboost 模型以及其他传统预测模型，在预测精度上有显著提升，能够更准确地预测风电场功率输出，为风电场的优化调度和电力系统的稳定运行提供有力支持。

关键词

双向长短期记忆网络；Adaboost 算法；风电场预测；时间序列预测；预测精度

一、引言

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风电作为一种重要的可再生能源，在电力能源结构中的占比日益提高。风电场的大规模建设和并网运行，对电力系统的稳定性和可靠性提出了更高的要求。然而，风电场的功率输出受风速、风向、气温、气压等自然因素影响显著，具有很强的随机性和波动性，这使得准确预测风电场的功率输出成为一项极具挑战性的任务。

准确的风电场预测能够帮助电力系统更好地进行发电计划安排、优化资源配置、降低运行成本，同时也有助于提高电网对风电的消纳能力，减少弃风现象。目前，常用的风电场预测方法包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法基于空气动力学和气象学原理建立模型，计算复杂且对气象数据要求高；统计方法如时间序列分析等，在处理非线性和非平稳数据时存在局限性；传统的人工智能方法，如人工神经网络，虽然在一定程度上提高了预测精度，但仍难以充分挖掘数据特征和应对复杂的变化情况。

双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够同时从过去和未来两个方向处理时间序列数据，有效解决了传统 RNN 的梯度消失和长期依赖问题，在时间序列预测领域表现出色。Adaboost 算法是一种集成学习算法，通过不断调整训练样本的权重，迭代训练多个弱预测器，并将它们进行加权组合，从而得到一个强预测器，具有较强的泛化能力。将 BiLSTM 与 Adaboost 算法相结合，应用于风电场预测，有望充分发挥两者的优势，提高风电场预测的准确性和可靠性。因此，开展基于 BiLSTM-Adaboost 的风电场预测研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关理论基础

三、基于 BiLSTM-Adaboost 的风电场预测模型构建

（一）数据预处理

收集风电场的历史功率数据以及相关的气象数据，如风速、风向、气温、气压等。对收集到的数据进行清洗，去除缺失值和异常值；然后进行归一化处理，将数据映射到 [0, 1] 区间，以消除数据量纲对模型训练的影响。同时，将数据划分为训练集和测试集，通常按照 7:3 或 8:2 的比例划分，训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的预测性能。

（二）BiLSTM 模型构建

根据风电场数据的特点和预测需求，确定 BiLSTM 模型的结构参数。设置合适的输入层节点数，使其与输入数据的特征数量相匹配；确定隐藏层的层数和每层的神经元数量，一般可通过实验和经验进行调整；输出层节点数根据预测目标确定，如预测风电场的功率输出，则输出层节点数为 1 。

将预处理后的训练数据输入到 BiLSTM 模型中，使用反向传播算法（BP 算法）结合随机梯度下降（SGD）等优化算法对模型进行训练，以最小化预测值与实际值之间的均方误差（MSE）为目标，不断调整模型的参数，直到模型收敛。

（三）Adaboost 集成模型构建

将训练好的 BiLSTM 模型作为 Adaboost 算法中的一个弱学习器。按照 Adaboost 算法的流程，初始化样本权重，迭代训练多个 BiLSTM 弱学习器。在每次迭代中，根据当前弱学习器的预测结果调整样本权重，使得后续的弱学习器更加关注预测错误的样本。

训练完成后，根据每个弱学习器的权重，将它们进行加权组合，得到最终的 BiLSTM-Adaboost 预测模型。该模型能够综合多个 BiLSTM 模型的预测结果，充分发挥 BiLSTM 对时间序列数据的处理能力和 Adaboost 算法的集成优势，提高风电场预测的准确性。

四、结论

本研究提出的基于 BiLSTM-Adaboost 的风电场预测模型，通过将 BiLSTM 与 Adaboost 算法相结合，充分发挥了两者的优势，有效提高了风电场预测的准确性。实验结果表明，该模型相较于传统预测模型和单一的 BiLSTM、Adaboost 模型，在预测精度上有显著提升。

然而，本研究仍存在一些不足之处。在实际应用中，风电场的功率输出还可能受到更多复杂因素的影响，如地形地貌、大气湍流等，未来可进一步拓展模型，纳入更多相关因素；同时，模型的训练过程计算量较大，可探索更高效的训练算法和优化策略，提高模型的训练效率。后续研究将围绕这些问题展开，进一步完善风电场预测模型，为风电场的运行管理和电力系统的稳定发展提供更有力的支持。