【多变量输入超前多步预测】基于LSTM的光伏功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

光伏能源作为可再生能源的重要组成部分，其装机容量持续增长，但光伏功率受太阳辐射、温度、湿度等多种因素影响，具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的安全稳定运行带来挑战。精准的光伏功率预测是解决这一问题的关键，能够为电力调度、储能管理等提供可靠依据。

多变量输入可综合考虑各类影响因素，提升预测的全面性；超前多步预测能满足电力系统不同时间尺度的调度需求，为长期规划提供支持。长短期记忆网络（LSTM）凭借其独特的门控机制，能有效处理时序数据中的长短期依赖关系，非常适合光伏功率这类复杂时序数据的预测。因此，开展基于 LSTM 的多变量输入超前多步光伏功率预测研究，对提高光伏能源利用率、保障电力系统稳定具有重要意义。

二、相关理论基础

（二）多变量输入与超前多步预测

多变量输入是指在预测模型中引入多个与光伏功率相关的变量，除光伏功率历史数据外，还包括太阳辐射强度、环境温度、相对湿度、风速等气象变量。这些变量相互作用，共同影响光伏功率输出，多变量输入能为模型提供更丰富的特征，提升预测准确性。

超前多步预测是指一次预测未来多个时间步的光伏功率值。实现方式主要有直接预测法和递归预测法。直接预测法通过模型直接输出未来多步结果，避免递归预测法的误差累积问题，本文采用直接预测法，以高效实现超前多步预测。

三、基于 LSTM 的预测模型构建

四、结论与展望

（一）结论

1. 基于 LSTM 的多变量输入超前多步光伏功率预测模型能有效捕捉光伏功率的长短期依赖，预测性能优于 RNN 和 FFNN，与 GRU 接近，在复杂时序场景中稳定性突出。

1. 多变量输入为模型提供丰富特征，是预测精度提升的关键，综合考虑气象因素能显著提高预测准确性。

1. LSTM 在不同预测步长和天气条件下表现稳定，尤其适用于长步长和复杂天气场景，具有较高实用价值。

（二）展望

1. 增加 LSTM 层数或与 CNN 结合构建融合模型，提取更高级特征，进一步提升精度。

1. 引入注意力机制，使模型聚焦关键特征和时间步，增强对重要信息的利用。

1. 用智能优化算法（如遗传算法）优化 LSTM 超参数，获取更优模型性能。

1. 研究模型在线更新机制，使其实时适应光伏功率特性变化，提升动态预测能力。

1. 将模型应用于不同地区光伏电站，验证通用性，推广其应用范围。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 常振成,游国栋,肖梓跃,等.基于LSTM网络模型的光伏发电功率短期预测系统[J].自动化与仪表, 2024, 39(4):26-30.DOI:10.19557/j.cnki.1001-9944.2024.04.006.

[2] 季天瑶,程志伟.基于专家规则的改进LSTM神经网络微电网负荷预测算法设计[J].电气自动化, 2024, 46(6):43-46.

[3] 南鹏飞.基于LSTM神经网络的采煤机自适应截割研究[D].辽宁工程技术大学[2025-07-15].

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