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

原创于 2025-07-13 10:56:01 发布 · 157 阅读

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁化、低碳化转型的进程中，风能作为一种重要的可再生能源，其在电力系统中的占比持续攀升。然而，风电功率受风速、风向、温度等多种气象因素的综合影响，呈现出显著的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、经济调度等带来了诸多挑战。精准的风电功率预测是应对这些挑战的关键，而基于 VMD（变分模态分解）-CNN（卷积神经网络）-LSTM（长短期记忆网络）的多变量输入单步预测方法，通过融合多种模型的优势，为提高风电功率预测精度提供了新的有效途径。

研究背景与意义

随着风能开发利用规模的不断扩大，风电已成为电力系统中不可或缺的能源组成部分。但由于风能具有不确定性，风电功率输出难以精确预测，这会导致电网调峰难度增加、备用容量需求上升、发电成本提高，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有力支持。VMD 能够将复杂的风电功率序列分解为多个相对平稳的子序列，降低序列的非线性和波动性；CNN 擅长捕捉数据中的局部特征；LSTM 则在处理长序列数据和捕捉时序依赖关系方面表现出色。将三者结合构建的 VMD-CNN-LSTM 模型，能够充分发挥各自的优势，更全面地挖掘风电功率数据中的复杂规律，从而提高预测精度，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。

VMD 理论

变分模态分解（VMD）是一种自适应的信号分解方法，其核心思想是通过迭代搜索变分模型的最优解，将原始信号分解为多个具有不同中心频率的模态分量（IMF），每个模态分量都是有限带宽的平稳信号。

VMD 的工作过程主要包括：构建变分问题，即假设每个模态分量为调幅 - 调频信号，通过约束条件使各模态分量的估计带宽之和最小，同时保证各模态分量之和等于原始信号；利用交替方向乘子算法求解变分问题，得到各模态分量。

VMD 能够有效处理非线性、非平稳信号，克服了经验模态分解（EMD）存在的模态混叠等问题，将其应用于风电功率序列分解，可降低序列的复杂度，为后续的预测提供更易处理的子序列。

CNN 理论

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，其核心是卷积操作。卷积层通过多个卷积核对输入数据进行滑动窗口式的卷积计算，能够有效提取数据中的局部特征，如风电功率数据中相邻时间步的局部波动特征。池化层（如最大池化、平均池化）可以对卷积层输出的特征图进行降维处理，减少参数数量，同时保留重要特征。CNN 的局部连接和权值共享特性，使其在处理具有局部相关性的数据时具有高效性和良好的特征提取能力，适合用于提取经 VMD 分解后各子序列与多变量影响因素结合后的局部空间特征。

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，适合处理经 VMD 分解后各子序列的时序特征。

基于 VMD-CNN-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。

VMD 分解

利用 VMD 对预处理后的风电功率序列进行分解，得到多个模态分量。通过实验确定合适的分解参数（如模态分量数量 K、惩罚因子 α 等），以避免模态混叠，确保各模态分量具有良好的平稳性。将分解得到的每个模态分量作为后续预测的目标序列。

特征融合与序列构建

将每个模态分量与对应的多变量影响因素（风速、风向、温度等）进行融合，构建包含多变量信息的子序列数据集。每个子序列的输入为历史多个时间步的模态分量值及对应的多变量影响因素值，输出为当前时间步的模态分量预测值。

模型结构设计

基于 VMD-CNN-LSTM 的多变量输入单步预测模型采用 “分 - 合” 策略，主要包括多个并行的 CNN-LSTM 子模型和一个集成输出层。

对于每个模态分量对应的子序列数据集：输入层接收子序列数据；CNN 层由卷积层和池化层组成，卷积层通过设置合适的卷积核大小和数量，提取子序列中的局部特征，池化层进行降维；LSTM 层接收 CNN 层输出的特征序列，通过设置合适的隐藏单元数量和层数，捕捉序列中的时序依赖关系；全连接层对 LSTM 层输出的特征进行整合，得到该模态分量的预测值。

集成输出层将所有子模型输出的模态分量预测值相加，得到最终的风电功率预测值。

模型训练过程中，每个子模型采用均方误差（MSE）作为损失函数，使用 Adam 优化算法对参数进行迭代更新，整体模型通过最小化集成输出与实际风电功率值的均方误差进行联合优化。

总结与展望

本研究构建的 VMD-CNN-LSTM 模型，通过 VMD 分解、CNN 特征提取和 LSTM 时序建模的协同作用，在多变量输入单步风电功率预测中表现出较高的精度，优于多种对比模型，可为电力系统调度提供可靠参考。

然而，模型仍存在不足：VMD 的分解参数依赖经验设置，缺乏自适应优化；多个子模型的并行训练增加了计算复杂度；对极端天气下的小样本数据预测精度有待提升。

未来研究方向：引入智能优化算法对 VMD 参数和子模型参数进行联合优化；探索轻量化的并行模型结构，降低计算成本；结合迁移学习弥补极端天气样本不足的问题；将注意力机制融入模型，使模型聚焦关键特征和时间步，进一步提升预测性能，更好地满足电力系统对风电功率预测的需求。