利用LSTM构建高精度气象功率预测模型（附代码与数据集）

        随着新能源行业的发展，风电和光伏等可再生能源在电力系统中所占比例不断上升，而准确预测功率输出对于调度、电网安全和能效优化至关重要。

本文介绍一种基于长短期记忆网络（LSTM）的气象功率预测模型，结合真实多源气象数据，通过时间序列学习，准确捕捉风速、温度、辐射等因子与功率之间的动态关系，为风电场、光伏电站、农业微网等提供精准、高效的预测方案。

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一、项目背景

传统气象功率预测多依赖数值模型或线性回归方法，难以适应实际场景中非线性、周期性、多变量耦合等复杂关系。而LSTM作为循环神经网络（RNN）的改进版本，能够有效避免梯度消失问题，具有较强的记忆与时间建模能力，已被广泛应用于金融、语音和气象等时间序列领域。

在本项目中，我们使用LSTM对风速、气温、湿度、辐射等关键气象变量进行多时步学习，实现对未来1-12小时风电或光伏功率的精确预测。

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二、数据集介绍

本项目数据集由多个开源气象平台和实测功率数据构成，具有高维度、多变量、时间对齐性强等特点。

数据来源：

• Open-Meteo API（短期预测数据）