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

✅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

在新能源发电领域，光伏能源凭借其清洁、可再生的特点占据着重要地位。然而，光伏功率受太阳辐射、温度、湿度、云层变化等多种因素影响，呈现出强烈的间歇性和波动性，这给光伏电站的高效运行、电网的稳定调度以及电力市场的交易带来了诸多难题。

多变量输入能够综合考量各种影响因素，为光伏功率预测提供更全面的信息支撑；超前多步预测则可以提前为电力系统规划和调度提供更长时间尺度的参考，满足不同场景下的决策需求。双向长短期记忆网络（BiLSTM）作为一种能够有效处理时序数据的深度学习模型，通过同时利用历史和未来的序列信息，能更精准地捕捉数据中的时序特征。因此，开展基于 BiLSTM 的多变量输入超前多步光伏功率预测研究，对于提升光伏功率预测精度、促进光伏能源的高效利用具有重要意义。

二、相关理论基础

（一）双向长短期记忆网络（BiLSTM）

长短期记忆网络（LSTM）是为解决传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题而提出的。LSTM 通过引入输入门、遗忘门和输出门三种门控机制，有效控制信息的传递和保留：

• 遗忘门决定从细胞状态中丢弃哪些信息，其输出值越接近 0，说明相应的信息被遗忘得越多。

• 输入门用于确定哪些新信息被存储到细胞状态中，包括对输入数据的处理和选择需要更新的信息。

• 输出门控制细胞状态中哪些信息被输出到当前的隐藏状态。

BiLSTM 由两个方向相反的 LSTM 组成，一个正向 LSTM 按照时间顺序处理序列数据，捕捉从过去到现在的信息；一个反向 LSTM 逆着时间顺序处理序列数据，捕捉从未来到现在的信息。在每个时间步，BiLSTM 将两个 LSTM 的输出进行拼接，从而充分利用序列的上下文信息，增强对时序数据的建模能力，尤其适用于对上下文依赖较强的预测任务。

（二）多变量输入与超前多步预测

多变量输入是指在预测模型中纳入多个与光伏功率相关的变量，除了太阳辐射强度外，还包括环境温度、相对湿度、风速、风向、大气压强等气象参数。这些变量相互作用，共同影响着光伏电池的转换效率和光伏功率输出，综合考虑它们能更全面地反映光伏功率的变化规律，为模型提供更丰富的输入特征。

超前多步预测是指一次性预测未来多个时间步的光伏功率值。根据预测的时间跨度，可分为超短期预测（如未来 15 分钟到 1 小时）、短期预测（如未来 1 到 24 小时）等。实现超前多步预测的主要方法有直接预测法和递归预测法。直接预测法让模型直接学习从输入序列到多个输出时间步的映射关系；递归预测法则是利用前一步的预测结果作为输入来预测下一步，逐步得到多步预测结果。

三、基于 BiLSTM 的光伏功率预测模型构建

四、结论与展望

（一）结论

本文构建了基于 BiLSTM 的多变量输入超前多步光伏功率预测模型，通过实验分析得出以下结论：

1. BiLSTM 模型通过同时利用正向和反向的序列信息，能够更充分地捕捉光伏功率变化的时序特征和上下文依赖关系，相比 LSTM 和 GRU 模型，在光伏功率超前多步预测中具有更高的精度。

1. 多变量输入综合考虑了多种气象因素对光伏功率的影响，为模型提供了更丰富的特征信息，显著提升了预测性能，优于单变量输入模型。

1. 随着预测步长的增加，模型预测误差会增大，但 BiLSTM 模型在各步长下均表现出较好的稳定性，尤其在长步长预测中优势明显。

（二）展望

未来的研究可以从以下几个方面进行拓展：

1. 引入注意力机制，使模型能够自动关注对光伏功率影响较大的输入变量和时间步，进一步提高预测精度。

1. 结合集成学习方法，如将多个 BiLSTM 模型的预测结果进行融合，以降低单一模型的预测风险，提高模型的鲁棒性。

1. 探索更有效的数据预处理方法，如对缺失值采用更先进的填充算法，对异常值进行更精准的识别和处理，提升数据质量。

1. 考虑将模型与数值天气预报（NWP）数据相结合，利用 NWP 提供的未来气象预测信息，进一步提高长期光伏功率预测的精度。

1. 研究模型的轻量化设计，在保证预测精度的前提下，减少模型参数和计算量，便于在实际工程中部署和应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨鹏兴,王秀丽,赵兴勇,等.基于深度学习的光伏并网系统谐波预测研究[J].电网与清洁能源, 2022(007):038.

[2] 胡业林,王子涵.基于TCN-BiLSTM网络的电力电缆故障诊断[J].佳木斯大学学报（自然科学版）, 2024, 42(4):15-18.

[3] 周浩,董阿莉,李虹,等.基于智能算法优化的CNN-LSTM模型在手足口病预测中的应用[J].现代预防医学, 2024, 51(8):1364-1369,1376.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇