【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于LSTM的风电功率预测研究附Matlab代码

Matlab大师兄

于 2025-07-13 10:53:08 发布

阅读量243

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： lstm matlab 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/149307048

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁化、低碳化转型的进程中，风能作为一种储量丰富、可再生的清洁能源，在电力系统中的渗透率不断提高。然而，风电功率受风速、风向、温度等多种气象因素影响，具有显著的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、经济调度以及电网规划带来了巨大挑战。精准的风电功率预测是应对这些挑战的核心手段，而长短期记忆网络（LSTM）作为一种专门处理长序列数据的深度学习模型，在捕捉时序依赖关系方面具有独特优势，将其应用于多变量输入单步风电功率预测具有重要的理论价值和实际意义。

研究背景与意义

随着风能开发利用规模的持续扩大，风电已成为电力系统中不可或缺的能源组成部分。但由于风能的不确定性，风电功率输出难以精确预测，这会导致电网调峰压力增大、备用容量需求上升、发电成本增加，甚至可能引发电网频率波动、电压不稳定等安全问题。

多变量输入单步预测通过综合考虑多个影响风电功率的因素，对未来一个时刻的风电功率进行预测，能为电力系统的实时调度提供及时、可靠的参考。LSTM 作为循环神经网络的改进形式，通过独特的门控机制有效解决了传统循环神经网络在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，在时间序列预测领域表现出优异的性能。将 LSTM 应用于多变量输入单步风电功率预测，能够充分挖掘风电功率与各影响因素之间的复杂时序关系，提高预测精度，对于促进风能的高效利用和电力系统的可持续发展具有重要意义。

相关理论基础

风电功率影响因素

风电功率的输出主要由风速决定，在切入风速到额定风速范围内，风电功率随风速的增大而近似线性增加；当风速超过额定风速后，风电功率保持在额定值附近；当风速超过切出风速时，风电机组停止运行，风电功率为零。此外，风向会影响风轮机的迎风角度，进而改变风能捕获效率；温度、湿度、气压等气象因素通过影响空气密度，间接对风电功率产生作用。这些多变量因素相互交织，共同决定了风电功率的变化特性，是多变量预测中必须纳入的输入特征。

LSTM 理论

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，其核心在于引入了细胞状态和三个门控机制（输入门、遗忘门和输出门），能够有效处理长序列数据中的长期依赖关系。

遗忘门：用于决定从细胞状态中丢弃哪些信息，通过 sigmoid 激活函数输出一个 0 到 1 之间的值，0 表示完全遗忘，1 表示完全保留。

输入门：用于决定哪些新信息被存储到细胞状态中，由 sigmoid 层和 tanh 层共同作用，sigmoid 层决定更新哪些值，tanh 层创建候选值向量。

细胞状态：类似于传送带，信息在上面流过时只有少量的线性交互，通过遗忘门和输入门的作用实现信息的更新。

输出门：用于决定输出什么值，基于细胞状态，由 sigmoid 层决定输出细胞状态的哪些部分，再通过 tanh 层处理细胞状态并与 sigmoid 层的输出相乘得到最终输出。

LSTM 的这种门控机制使其能够有效捕捉长序列数据中的时序依赖关系，非常适合处理风电功率这种具有复杂时序特征的时间序列数据。

基于 LSTM 的多变量输入单步预测模型构建

数据收集与预处理

收集某风电场一段时间内的历史数据，包括每 15 分钟记录一次的风电功率数据以及对应的风速、风向、温度、湿度、气压等气象数据，数据来源主要为风电场的实时监测系统和气象站的观测数据。

对收集到的数据进行预处理：对于缺失值，采用线性插值法或样条插值法进行填充，以保证数据的连续性；对于异常值，通过绘制箱线图，将超出 1.5 倍四分位距的数据视为异常值，结合风电场的实际运行情况进行修正或剔除；采用 Min-Max 归一化方法将数据转换到 [0,1] 区间，消除不同变量之间量纲和数值范围的差异对模型训练的影响，避免因数值差异过大导致模型收敛困难。

特征选择

为减少冗余特征对模型预测性能的影响，提高模型的计算效率，需要进行特征选择。采用皮尔逊相关系数分析各气象因素与风电功率之间的线性相关性，系数绝对值越大，说明该因素与风电功率的线性关系越密切；同时，利用随机森林模型的特征重要性评估方法，综合筛选出对风电功率预测贡献较大的特征，如风速、风向、温度等，作为模型的输入变量。

模型结构设计

基于 LSTM 的多变量输入单步预测模型主要由输入层、LSTM 层、全连接层和输出层组成。

输入层接收经过预处理和特征选择的多变量时间序列数据，数据形状为 [样本数，时间步长，特征数]。LSTM 层是模型的核心，通过设置合适的隐藏单元数量和层数，对输入的序列数据进行处理，捕捉其中的时序依赖关系，每层 LSTM 后可添加 dropout 层以防止过拟合，dropout 率设置为 0.2。全连接层将 LSTM 层输出的特征进行整合和转换，压缩特征维度，采用 ReLU 激活函数增加模型的非线性表达能力。输出层采用线性激活函数，输出单步的风电功率预测值。

模型训练过程中，采用均方误差（MSE）作为损失函数，使用 Adam 优化算法对模型参数进行迭代更新，学习率设置为 0.001，迭代次数为 200，批处理大小为 32，以最小化损失函数，提升模型的预测精度。

总结与展望

本研究构建了基于 LSTM 的多变量输入单步风电功率预测模型，该模型利用 LSTM 在处理长序列数据和捕捉时序依赖关系方面的优势，通过实验验证，其预测精度优于多种对比模型，能够为电力系统的调度运行提供可靠的参考依据。

然而，该模型仍存在一些不足之处，例如 LSTM 层的隐藏单元数量、层数等超参数的选择主要依靠经验和实验调试，缺乏自动化的优化方法；在处理极端气象条件下的风电功率预测时，由于数据样本较少，预测精度有待进一步提升；模型的训练时间相对较长，计算成本较高。

未来的研究方向可以包括：引入粒子群优化、遗传算法等智能优化算法，对 LSTM 模型的超参数进行自动寻优，提高模型的自适应能力；结合注意力机制，使模型能够自动关注对风电功率预测影响较大的时间步，进一步提升预测精度；扩大数据集的覆盖范围，特别是增加极端天气下的样本数据，提高模型的鲁棒性；探索将 LSTM 与其他模型（如 CNN）相结合的混合模型，以更好地捕捉数据中的局部特征和时序特征，进一步提升风电功率预测性能；研究 LSTM 的轻量化模型，降低计算成本，提高模型的实时性，更好地满足实际电力系统对风电功率预测的需求。