【单变量输入多步预测】基于LSSVM的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源转型的大背景下，风能作为清洁、可再生能源，在电力系统中的占比持续提升。但风电功率受气象条件影响，具有随机性、波动性和间歇性，给电网调度、电力市场交易等带来诸多挑战。

精准的风电功率预测是解决这些问题的关键。单变量输入多步预测模式仅依靠历史风电功率数据进行未来多个时刻的预测，无需额外气象数据，降低了对监测设备的依赖，在数据获取受限的风电场实用性强。最小二乘支持向量机（LSSVM）作为支持向量机（SVM）的改进算法，通过将二次规划问题转化为线性方程组求解，简化了计算过程，同时保持了 SVM 处理非线性问题的优势，适合处理风电功率这类非线性时序数据的预测任务。

2. 相关理论与模型基础

2.1 单变量多步预测

单变量多步预测是利用目标变量自身的历史观测数据，预测未来连续多个时间步的变量值。根据实现方式，可分为直接预测和递归预测。直接预测能一次性输出未来多个时间步的结果，避免递归预测中误差累积的问题，本文采用直接预测方式。

2.2 LSSVM 模型原理

3. 模型构建与实现

4. 结果分析

5. 结论与展望

本文构建了基于 LSSVM 的单变量输入多步风电功率预测模型，实验表明，LSSVM 在短期、中期和长期预测中性能优于 ARIMA 和 BP 神经网络，与 GRU 接近，略逊于 LSTM。其优势在于处理非线性问题的能力和计算效率，适合数据量适中的场景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王贺,胡志坚,张翌晖,等.基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究[J].电力系统保护与控制, 2012, 40(24):6.DOI:CNKI:SUN:JDQW.0.2012-24-019.

[2] 高伟.基于最小二乘支持向量机的风电功率短期预测研究[D].华中科技大学,2014.DOI:10.7666/d.D611958.

[3] 王贺,胡志坚,张翌晖,等.基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究[J].电力系统保护与控制, 2012, 040(024):107-112.

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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|GCN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

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