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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

🔥 内容介绍

摘要: 风电功率具有间歇性和波动性等特点，准确预测风电功率对电力系统稳定运行至关重要。本文提出一种基于完全经验模态分解结合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BILSTM）的多变量输入单步风电功率预测模型。该模型首先利用CEEMDAN将原始风电功率序列分解为多个具有不同时间尺度的IMF分量，然后利用VMD对IMF分量进行进一步分解，提取其更精细的特征信息。随后，将分解后的特征输入到CNN中进行特征提取和降维，最后将CNN的输出送入BILSTM进行时间序列建模和预测。通过在实际风电场数据上的实验验证，结果表明该模型具有较高的预测精度和稳定性，相比于其他传统预测模型具有显著优势。本文同时提供相应的Matlab代码，方便读者复现实验结果并进行深入研究。

关键词: 风电功率预测；CEEMDAN；VMD；CNN；BILSTM；多变量输入；单步预测

1. 引言

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风能作为一种重要的可再生能源越来越受到重视。然而，风电功率的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。准确预测风电功率对于电力系统调度、能量管理和经济效益优化至关重要。传统的风电功率预测方法，例如ARIMA模型、支持向量机（SVM）等，在处理非线性、非平稳时间序列数据方面存在局限性。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的风电功率预测方法逐渐成为研究热点。

本文提出一种基于CEEMDAN-VMD-CNN-BILSTM的新型风电功率预测模型。该模型结合了多种先进的信号处理和深度学习技术，有效地解决了风电功率预测中存在的非线性、非平稳性和多变量输入等问题。CEEMDAN作为一种改进的经验模态分解方法，能够有效地避免模态混叠问题，并更好地提取数据的特征信息。VMD则可以将信号分解为若干个具有不同中心频率的本征模态函数（IMF），进一步提升特征提取的精度。CNN擅长处理图像和空间特征，可以有效地从分解后的特征中提取高阶特征。BILSTM则能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系，提高预测的准确性。通过将这些技术有机地结合起来，本文提出的模型能够有效地提高风电功率预测的精度和稳定性。

2. 模型结构与方法

本文提出的风电功率预测模型由四个主要模块组成：CEEMDAN分解模块、VMD分解模块、CNN特征提取模块和BILSTM预测模块。

(1) CEEMDAN分解模块: 该模块利用CEEMDAN算法将原始风电功率序列分解为一系列IMF分量和一个残余分量。CEEMDAN算法有效地解决了EMD算法中存在的模态混叠问题，能够更准确地分解非平稳信号。

(2) VMD分解模块: 为了进一步提取IMF分量的精细特征信息，将每个IMF分量送入VMD进行分解，得到多个具有不同中心频率的IMF分量。VMD算法能够有效地分离信号中的不同频率成分，提高特征提取的精度。

(3) CNN特征提取模块: 将VMD分解后的IMF分量作为CNN的输入。CNN通过卷积层和池化层提取高阶特征，并进行降维处理，减少模型的计算复杂度，同时保留关键特征信息。 该模块可以有效地捕捉风电功率序列中的空间特征和局部模式。

(4) BILSTM预测模块: 将CNN的输出送入BILSTM网络进行时间序列建模和预测。BILSTM网络能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并利用双向结构提取过去和未来信息，提高预测的准确性。BILSTM的输出即为最终的风电功率预测值。

数据集与实验结果

本文采用某风电场实际采集的风电功率数据进行实验。数据集中包含风速、风向、温度等多变量输入，以及相应的风电功率输出。将数据集分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调整和性能评估。

实验结果表明，基于CEEMDAN-VMD-CNN-BILSTM的预测模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的ARIMA模型、SVM模型以及仅采用单一深度学习模型（如CNN或LSTM）的预测模型。 通过计算均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标，可以定量地评估模型的预测性能。 实验结果显示，本文提出的模型在各个指标上均取得了显著的提升

本文提出了一种基于CEEMDAN-VMD-CNN-BILSTM的多变量输入单步风电功率预测模型。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和稳定性，相比于其他传统预测模型具有显著优势。 未来工作将重点关注以下几个方面： (1) 探索更有效的特征提取方法，进一步提高模型的预测精度； (2) 研究多步预测问题，提高预测时域； (3) 考虑不同风电场数据的差异性，开发更具普适性的预测模型； (4) 将模型应用于实际电力系统调度和优化中，评估其经济效益。

⛳️ 运行结果

​

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计