【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究附Python代码

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🔥 内容介绍

在 AC/DC 微电网的能源管理体系中，精准的能源预测是实现高效调度、保障系统稳定运行的核心前提。微电网中光伏发电机的输出功率受光照、温度等气象因素影响呈现强波动性，而负载需求也会随用户行为、季节变化等呈现复杂的时序特征。传统单一预测模型（如 ARIMA、LSTM）在处理这类兼具线性趋势与非线性波动的时序数据时，往往存在预测精度不足、泛化能力有限等问题。

ARIMA（差分自回归移动平均）模型擅长捕捉时序数据中的线性趋势和周期性规律，但对非线性特征的拟合能力较弱；LSTM（长短期记忆神经网络）作为深度学习模型，能有效挖掘数据中的非线性关联，却对线性趋势的捕捉效率较低，且模型参数选择依赖经验易陷入局部最优。SSA（麻雀优化算法）作为一种新型智能优化算法，具有寻优精度高、收敛速度快的特点，可用于优化 LSTM 的关键参数。

因此，构建 ARIMA - SSA - LSTM 混合模型，通过 ARIMA 提取数据线性特征、LSTM 挖掘非线性特征，再利用 SSA 优化 LSTM 参数，能够实现 “线性 + 非线性” 特征的协同捕捉，显著提升微电网中光伏功率与负载需求的预测精度，为能源管理策略的动态调整提供可靠的数据支撑，进一步优化微电网的能量分配效率，降低运行成本。

二、ARIMA-SSA-LSTM 混合模型原理

2.1 各子模型核心原理

三、模型在 AC/DC 微电网中的应用场景

3.1 光伏功率预测

光伏发电机的输出功率受光照强度、温度、风速等气象因素影响，呈现出明显的日内周期性（如正午功率峰值、夜间零功率）和日间波动性（如云层遮挡导致的功率骤降）。传统 ARIMA 模型可捕捉日内周期性这一线性特征，但难以拟合云层遮挡等突发因素引发的非线性波动；单一 LSTM 虽能拟合非线性波动，却对周期性趋势的捕捉效率较低。

ARIMA - SSA - LSTM 混合模型通过 ARIMA 提取光伏功率的日内线性趋势（如早晨功率随光照增强而上升、傍晚随光照减弱而下降），再通过 SSA 优化的 LSTM 模型拟合气象突变导致的非线性波动（如短时云层遮挡下功率的快速下降与恢复）。例如，在夏季多云天气下，模型可先通过 ARIMA 预测出 “正午功率峰值约为 800kW” 的线性趋势，再通过优化后的 LSTM 修正云层遮挡导致的 “峰值时段功率短暂降至 500kW” 的非线性波动，最终实现分钟级或小时级的高精度光伏功率预测，为能源管理策略中 “优先消纳光伏电能” 的调度原则提供数据支撑 —— 当预测光伏功率充足时，可减少燃料电池启动频率并优先充电；当预测光伏功率骤降时，可提前启动燃料电池或调用储能，避免负载供电中断。

3.2 负载需求预测

AC/DC 微电网的负载需求（如居民用电、商业用电）呈现出日内峰谷特征（如早 8 点、晚 7 点的用电高峰，凌晨 2 点的用电低谷）和长期季节性变化（如夏季空调负载增加、冬季供暖负载增加），同时受节假日、用户行为变化等因素影响，存在一定的非线性波动（如周末家庭用电负载高于工作日）。

混合模型中，ARIMA 可精准捕捉负载的日内峰谷周期和季节线性趋势（如预测冬季晚 7 点负载峰值比夏季高 20%），残差序列则包含节假日、用户随机行为等非线性因素；SSA 优化的 LSTM 模型可深度挖掘这些非线性特征，例如识别 “春节期间负载峰值提前至下午 5 点”“工作日晚 9 点后负载快速下降” 等规律。基于高精度的负载预测结果，能源管理系统可提前制定调度计划：在预测负载高峰到来前，提前将电池充至高位 SOC（如 80%），并启动燃料电池备用；在预测负载低谷时段，将多余的光伏电能存储至电池或向外部电网售电，从而实现 “削峰填谷”，降低运行成本并保障供电稳定。

四、模型对 AC/DC 微电网能源管理的优化价值

基于 ARIMA - SSA - LSTM 模型的高精度预测结果，能源管理系统可实现 “前瞻性调度”：例如，当预测次日 9 点光伏功率将从 500kW 骤降至 200kW，且负载需求维持在 400kW 时，系统可提前在 8 点 30 分将电池 SOC 从 60% 充至 75%，并启动燃料电池准备输出 100kW 功率，避免因光伏功率骤降导致的功率缺额，保障交直流侧电压稳定（通过 VSC 的功率调节配合）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 成睿,李素敏,毛嘉骐,等.基于时序InSAR监测的VMD-SSA-LSTM矿区地表形变预测模型研究[J].化工矿物与加工, 2023, 52(8):39-46.

[2] 吕锡婷,赵敬华,荣海迎,等.基于Transformer和关系图卷积网络的信息传播预测模型[J].计算机应用, 2024, 44(6):1760-1766.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2023060884.

[3] 王建敏,刘志鹏,黄佳鹏,等.利用VMD-SSA-LSTM的电离层总电子含量预报研究[J].导航定位学报, 2024, 12(3):88-101.

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