基于MATLAB的风电功率回归预测：使用CNN-BiLSTM-Attention模型

基于MATLAB的风电功率回归预测：使用CNN-BiLSTM-Attention模型

近年来，随着可再生能源的快速发展，风能被广泛应用于发电领域。准确预测风电功率对于电网调度和能源管理至关重要。本文将介绍一种基于MATLAB的风电功率回归预测方法，该方法结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含风速、风向和风电功率等变量。可以使用MATLAB中的数据处理工具对数据进行预处理、归一化等操作，以便于神经网络的训练和使用。

接下来，我们将介绍CNN-BiLSTM-Attention模型的结构。该模型由三个组件组成：卷积神经网络（CNN）、双向长短记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）。CNN用于提取输入数据中的空间特征，BiLSTM用于捕捉时间序列特征，而Attention机制则用于加权整合CNN和BiLSTM的输出。

以下是MATLAB中CNN-BiLSTM-Attention模型的源代码示例：

% 定义CNN网络
layers = [
    imageInputLayer(