基于MATLAB的风电功率回归预测：使用卷积神经网络结合注意力机制的长短期记忆网络（CNN-LSTM-Attention）

基于MATLAB的风电功率回归预测：使用卷积神经网络结合注意力机制的长短期记忆网络（CNN-LSTM-Attention）

摘要：
风能是一种可再生能源，风电场的功率输出对于能源生产和管理至关重要。精确地预测风电场的功率输出可帮助优化能源调度和计划。本文提出了一种基于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）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制。通过使用CNN提取输入数据的空间特征，LSTM模型对序列数据进行建模，而注意力机制则用于捕捉输入序列中的重要信息。

1. 引言
   风能是一种绿色、可再生的能源形式，具有广泛的应用前景。风电场的功率输出受到多种因素的影响，如风速、风向、温度等。准确预测风电场的功率输出对于电网管理和能源计划至关重要。传统的基于物理模型的风电功率预测方法受限于复杂的非线性关系和难以准确建模的因素。因此，基于机器学习的方法成为风电功率预测的研究热点。

2. 数据收集和准备
   在进行风电功率回归预测之前，我们需要收集并准备相关的数据。数据可以包括风速、风向、温度等气象数据，以及相应的风电场功率输出数据。在本文中，我们使用一个示例数据集进行演示。数据集包含一段时间内的风速、风向和风电场功率输出数据。

3. 数据预处理
   在进行风电功率回归预测之前，我们需要对数据进行预处理。首先，对于连续型数据（如风速和温度），我们可以进行标准化处理，使其具有零均值和单位方差。其次，对于序列数据（如风向和功率输出），我们可以进行序列填充，确保所有序列具有相同的长度。

4. 模型设计
   本文提出的模型由三个主要组件组成：卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）