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

Matlab大师兄

于 2025-07-20 11:36:18 发布

阅读量354

点赞数 6

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： cnn matlab 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/149480478

✅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

在能源结构向清洁化、低碳化转型的进程中，风能凭借其可再生、无污染的特性，在全球能源供应中的占比持续攀升。然而，风电功率受气象条件等多种因素影响，呈现出显著的波动性和随机性，这对电力系统的安全稳定运行、电力市场的高效调度以及风能的大规模消纳构成了严峻挑战。

多变量输入单步预测通过综合考量风速、风向、温度、湿度等多个相关因素，对未来一个时刻的风电功率进行预测，能为电力系统运行提供更精准的参考。传统预测方法在处理多变量耦合、非线性的风电数据时，难以充分挖掘数据中的复杂特征，预测精度往往难以满足实际需求。因此，探索更高效的多变量输入单步风电功率预测模型具有重要的理论与实践意义。

二、模型构建

（一）CNN（卷积神经网络）

CNN 在处理具有空间相关性的数据时表现出色，其核心在于通过卷积操作提取数据的局部特征。在风电功率预测的多变量输入场景中，各气象因素与风电功率之间存在着复杂的局部关联，例如特定风速区间与风向组合下的功率特性。

CNN 的卷积层通过多个卷积核对输入数据进行滑动卷积，生成包含局部特征的特征图；池化层则对特征图进行下采样，在保留关键信息的同时减少数据维度，提高模型计算效率。通过 CNN 的处理，能够从多变量输入数据中有效提取出具有代表性的局部特征，为后续的时间序列建模奠定基础。

（二）BiLSTM（双向长短期记忆网络）

LSTM 是专门针对时间序列数据设计的神经网络，通过门控机制有效解决了传统循环神经网络在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。而 BiLSTM 由前向 LSTM 和后向 LSTM 组成，前向 LSTM 捕捉从过去到当前的信息，后向 LSTM 捕捉从未来到当前的信息，两者的输出结合后，能更全面地反映时间序列的动态特征。

在获取 CNN 提取的局部特征后，BiLSTM 可以对这些特征进行时间维度上的深度建模，充分挖掘风电功率数据随时间变化的趋势和规律，比如不同季节、不同时段内风电功率的变化模式，从而为单步预测提供更具价值的时间特征信息。

（三）模型结合方式

CNN-BiLSTM 模型的结合采用串联式结构。首先，将经过预处理的多变量输入数据（包含风速、风向、温度、湿度等）输入至 CNN 模型，经过卷积和池化等操作，得到蕴含局部空间特征的高维特征向量。

接着，将该特征向量输入到 BiLSTM 模型中，BiLSTM 对特征向量进行时间序列分析，捕捉其中的时间动态依赖关系，最终输出未来一个时刻的风电功率预测值。这种结合方式充分发挥了 CNN 的局部特征提取能力和 BiLSTM 的时间序列建模优势，实现了对多变量风电数据的深度特征挖掘。

三、数据集处理

（一）数据收集

本研究选取某风电场连续运行期间的历史监测数据，涵盖风速（m/s）、风向（°）、温度（℃）、湿度（%）以及对应的风电功率（MW）等变量。数据采样间隔为 1 小时，总记录条数为 [X] 条，数据时间跨度覆盖不同季节，以保证样本的多样性和代表性。

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究构建了基于 CNN-BiLSTM 的多变量输入单步风电功率预测模型，该模型通过 CNN 提取多变量数据的局部特征，利用 BiLSTM 捕捉时间序列的动态依赖关系，实现了对风电功率的精准预测。实验结果表明，与单一 CNN、单一 BiLSTM、CNN-LSTM 以及 BP 神经网络等模型相比，CNN-BiLSTM 模型在 RMSE、MAE 和 R² 等评价指标上均表现更优，验证了其在多变量输入单步风电功率预测中的有效性和优越性。同时，多变量输入能显著提升预测精度，进一步说明了综合考虑多种影响因素的重要性。

（二）研究展望

未来可从以下方面对模型进行优化和拓展：