【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

最新推荐文章于 2025-07-24 11:56:09 发布

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🔥 内容介绍

在全球能源转型的浪潮中，风能作为清洁、可再生的能源，其开发利用规模持续扩大。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多种因素影响，呈现出显著的非线性、非平稳性和波动性，给电力系统的安全稳定运行、调度优化带来了极大挑战。准确的风电功率预测是提高风能利用率、降低电力系统运行成本的关键。

多变量输入单步预测通过综合分析多种影响因素，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重要参考。传统预测模型在处理非平稳的风电数据时，难以有效捕捉数据中的复杂特征和动态变化规律。变分模态分解（VMD）能将非平稳序列分解为多个平稳子序列，卷积神经网络（CNN）擅长提取局部特征，长短期记忆网络（LSTM）能有效捕捉时间序列的长期依赖关系。将三者结合构建 VMD-CNN-LSTM 模型，有望在多变量输入单步风电功率预测中取得优异效果，具有重要的研究价值。

二、模型构建

（一）VMD（变分模态分解）

VMD 是一种自适应的信号分解方法，通过迭代寻优将原始信号分解为多个具有不同中心频率的固有模态函数（IMF），每个 IMF 都是平稳或近似平稳的序列。

在风电功率预测中，原始风电功率序列和相关气象因素序列往往包含多种频率成分，如短期波动、日周期变化、季节趋势等，呈现非平稳特性。VMD 通过求解变分问题，将这些复杂序列分解为若干个 IMF 和一个残差项，每个 IMF 代表一种频率特征。这一过程降低了原始数据的非平稳性，为后续的特征提取和时序建模奠定基础，有助于模型更好地学习不同频率特征。

（二）CNN（卷积神经网络）

CNN 通过卷积操作和池化操作提取数据的局部特征。经过 VMD 分解后，每个 IMF 序列仍包含丰富的局部特征，如特定时间段内的波动模式、相邻时刻的关联特征等。

CNN 的卷积层使用多个卷积核对输入的 IMF 序列进行滑动卷积，生成包含局部特征的特征图；池化层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，提高计算效率。通过 CNN 的处理，能够从每个 IMF 序列中提取出具有代表性的局部特征，为 LSTM 的时序建模提供更有价值的输入。

（三）LSTM（长短期记忆网络）

LSTM 通过输入门、遗忘门和输出门控制信息的流动，能够有效解决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，从而捕捉时间序列的长期依赖关系。

在获取 CNN 提取的局部特征后，LSTM 对这些特征进行时间维度上的深度建模，充分挖掘不同 IMF 序列特征随时间变化的规律以及它们之间的相互作用，实现对风电功率的精准预测。

（四）模型结合方式

VMD-CNN-LSTM 模型采用串联 - 并行混合结构。首先，对原始的多变量输入数据（包括风电功率及相关气象因素序列）分别进行 VMD 分解，得到对应的多个 IMF 序列和一个残差项。

然后，将每个 IMF 序列和残差项分别输入到 CNN 中进行局部特征提取，得到各序列的局部特征向量。

接着，将所有 CNN 输出的特征向量拼接后输入到 LSTM 中，LSTM 对这些综合特征进行时序建模，捕捉时间动态依赖关系，最终通过全连接层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 VMD 的分解作用、CNN 的局部特征提取能力和 LSTM 的时序建模优势。

三、数据集处理

（一）数据收集