【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法附Python&matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要： 随着全球对可再生能源需求的日益增长，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，其重要性愈发凸显。然而，风电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。精准的风电场短期功率预测是解决这一问题的关键。本文提出了一种融合卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（attention mechanism）的混合预测模型，并结合高斯混合模型（GMM）对风电数据进行聚类分析，以期提高短期风电功率预测的精度。CNN模块用于提取风电时间序列数据中的局部特征，BiLSTM模块则捕捉序列的长期依赖关系，而注意力机制则能对不同时间步长的特征赋予不同的权重，以突出关键信息。GMM聚类通过对历史风电数据进行有效划分，为后续的神经网络模型提供了更具代表性的训练样本，从而提高了模型的泛化能力和预测准确性。实验结果表明，本文提出的CNN-BiLSTM-attention混合模型在经过GMM聚类优化的数据集上展现出显著优越的预测性能，为风电场的安全稳定运行和电网的优化调度提供了有力的技术支持。

关键词： 风电功率预测；卷积神经网络；双向长短时记忆网络；注意力机制；高斯混合模型；短期预测

1. 引言

全球气候变暖和化石燃料的枯竭促使各国积极寻求清洁能源解决方案。风力发电作为一种成熟且具成本竞争力的可再生能源技术，在能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。然而，风速的随机性和波动性导致风电出力具有间歇性、不确定性等特点，这给电力系统的运行、调度和管理带来了严峻挑战。准确的风电功率预测是实现风电高效并网、保障电网安全稳定运行、降低备用容量需求以及优化电力市场交易的关键。

风电功率预测根据时间尺度的不同，可分为超短期预测（分钟级至小时级）、短期预测（小时级至三天）、中期预测（三天至一周）和长期预测（一周以上）。其中，短期功率预测对电网调度和电力市场交易具有最为直接和重要的指导意义。传统的风电功率预测方法包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法通常依赖于数值天气预报（NWP）数据，通过建立风轮机功率曲线等物理模型进行预测。然而，NWP数据本身的误差以及风电场地形地貌的复杂性限制了其预测精度。统计方法，如自回归移动平均（ARMA）、支持向量机（SVM）等，能够从历史数据中学习规律，但其对非线性、非平稳的风电时间序列数据的处理能力有限。

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，神经网络模型在处理复杂时间序列数据方面展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现出色，能够有效捕捉数据中的局部模式；循环神经网络（RNN）及其变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），则擅长处理序列数据中的长期依赖关系。注意力机制的引入，使得模型能够动态地关注输入序列中最重要的部分，进一步提升了预测性能。

本文旨在提出一种结合CNN、BiLSTM和注意力机制的混合深度学习模型，并引入高斯混合模型（GMM）对风电数据进行预处理，以期提升短期风电功率预测的精度和鲁棒性。GMM聚类能够将复杂的风电数据划分为不同的运行模式，从而为后续的神经网络模型提供更具代表性和一致性的训练样本，有效降低数据本身的非线性和非平稳性对模型训练的影响。

2. 相关工作

风电功率预测方法的研究一直是电力系统领域的热点。

2.1 传统预测方法

早期的风电功率预测主要依赖于统计学方法，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型。这些模型通过分析历史风速和风功率数据来建立线性关系，从而进行预测。然而，风电功率的非线性和非平稳性使得这些线性模型难以捕捉其复杂的变化规律，预测精度有限。

随着机器学习技术的发展，支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）和随机森林（RF）等非线性模型被引入风电功率预测领域。这些方法能够更好地处理非线性关系，并在一定程度上提高了预测精度。然而，它们在处理大规模、高维度时间序列数据时，往往面临计算复杂度和特征工程的挑战。

2.2 深度学习预测方法

近年来，深度学习在风电功率预测领域取得了显著进展。

• 卷积神经网络（CNN）：

   CNN最初应用于图像处理领域，但其在局部特征提取方面的优势使其也被应用于时间序列预测。通过一维卷积核，CNN可以有效地从风电时间序列中提取局部空间特征，捕捉数据中的短期模式。

• 循环神经网络（RNN）及其变体：

   RNN及其改进模型，如LSTM和GRU，因其独特的循环结构，在处理序列数据方面具有天然优势，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。许多研究表明，LSTM和GRU在风电功率预测中表现出优于传统RNN的性能。

• 注意力机制：

   注意力机制的引入使得深度学习模型能够有选择地关注输入序列中的重要信息，对不同时间步长的特征赋予不同的权重，从而提高模型的学习效率和预测精度。在风电功率预测中，注意力机制能够帮助模型识别对当前预测结果影响最大的历史风速、风向等关键因素。

• 混合模型：

   为了充分利用不同模型的优势，许多研究者提出了深度学习混合模型。例如，CNN-LSTM混合模型结合了CNN的局部特征提取能力和LSTM的长期依赖捕捉能力，取得了更好的预测效果。

2.3 数据预处理与聚类

数据预处理在风电功率预测中至关重要。缺失值填充、异常值处理、数据归一化等操作可以提高数据质量，从而改善模型性能。

此外，由于风速和风向的复杂性，风电场的运行模式往往呈现出多种状态。直接使用所有历史数据训练模型可能会因为数据的异构性而降低模型性能。因此，采用聚类方法对风电数据进行模式划分，可以为不同运行模式训练独立的预测模型，或为统一模型提供更具代表性的训练样本。高斯混合模型（GMM）是一种经典的概率模型，能够将数据点分配到多个高斯分布中，具有较好的聚类效果，在处理具有复杂分布的数据时表现出色。将GMM应用于风电数据聚类，可以有效地将风电场的运行状态进行区分，为后续的预测模型提供更加精细化的输入。

3. 【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法

本文提出的预测框架主要包括数据预处理、高斯混合模型（GMM）聚类、CNN-BiLSTM-attention混合模型构建与训练以及预测输出四个主要部分。整体框架如图1所示。

图1：基于GMM聚类的CNN-BiLSTM-attention风电功率预测模型框架图
（此处应插入模型框架图，示意图可描述为：输入层 -> 数据预处理（包括缺失值填充、异常值处理、归一化） -> GMM聚类（根据聚类结果对数据进行划分） -> 多个CNN-BiLSTM-attention预测子模型（针对不同聚类簇）或统一的CNN-BiLSTM-attention模型（聚类标签作为额外输入） -> 输出层）

3.1 数据预处理

原始风电数据通常包含缺失值、异常值以及不同量纲的特征。有效的数据预处理是保证预测模型性能的关键。

3.2 高斯混合模型（GMM）聚类

高斯混合模型（GMM）是一种基于概率的聚类方法，它假设数据点来源于若干个高斯分布的混合。GMM通过最大期望（EM）算法来估计每个高斯分量的参数（均值、协方差和权重），从而将数据点分配到最可能属于的聚类中。

在本文中，GMM用于对历史风速、风向和风电功率数据进行聚类。通过对这些特征的联合分布进行建模，GMM能够识别出风电场在不同天气条件下的典型运行模式。例如，低风速运行模式、高风速运行模式以及风速变化剧烈模式等。

聚类步骤如下：

1. 特征选择：

    选择对风电功率影响显著的特征，如风速、风向、环境温度、历史功率等作为GMM的输入特征。

2. 确定聚类数量K：

    聚类数量K可以通过轮廓系数、BIC（贝叶斯信息准则）或AIC（赤池信息准则）等指标进行评估，选择最优的K值。

3. GMM训练：

    使用EM算法训练GMM模型，得到K个高斯分量的参数。

4. 数据分配：

    对于每个数据点，计算其属于每个高斯分量的后验概率，并将其分配到具有最高后验概率的簇中。

经过GMM聚类后，原始数据集被划分为K个子数据集，每个子数据集代表一种特定的风电运行模式。这使得后续的深度学习模型能够针对不同模式学习更精细化的特征和规律。

3.3 CNN-BiLSTM-attention 混合预测模型

本文提出的CNN-BiLSTM-attention混合模型结构如图2所示。

图2：CNN-BiLSTM-attention混合模型结构示意图
（此处应插入模型结构图，示意图可描述为：输入序列 -> 一维卷积层（CNN） -> BiLSTM层 -> 注意力机制层 -> 全连接层 -> 输出预测功率）

3.3.1 卷积神经网络（CNN）层

CNN层主要用于提取输入序列的局部特征。在一维时间序列数据中，CNN通过卷积核在时间维度上滑动，捕捉不同时间步长之间的局部模式和相关性。

• 卷积层（Convolutional Layer）：

   包含多个卷积核，每个卷积核对输入序列进行局部感知并生成特征图。

• 激活函数（Activation Function）：

   通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）函数，以引入非线性并加速模型收敛。

• 池化层（Pooling Layer）：

   例如最大池化或平均池化，用于降低特征图的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。

经过CNN层处理后，原始输入序列被转换为一组具有更高级别、更抽象的局部特征表示。

3.3.2 双向长短时记忆网络（BiLSTM）层

BiLSTM是LSTM网络的扩展，它包含两个独立的LSTM层，分别沿时间序列的正向和反向处理输入。这种双向结构使得BiLSTM能够同时捕捉序列的过去和未来信息，从而获得更全面的上下文表示。

LSTM通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来有效解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题，使其能够学习并记忆长期的依赖关系。BiLSTM结合了前向和后向的隐藏状态，将它们拼接起来作为当前时间步的输出，从而增强了对序列上下文的理解能力。

3.3.3 注意力机制（Attention Mechanism）层

在BiLSTM层的输出基础上，引入注意力机制，以动态地对不同时间步的隐藏状态分配权重。这意味着模型可以根据当前预测任务的重要性，自动地聚焦于输入序列中更相关的部分，从而提高预测精度。

注意力机制的计算过程通常包括：

1. 计算注意力分数：

    通过一个前馈神经网络或简单的点积操作，计算BiLSTM每个时间步的隐藏状态与一个上下文向量（或查询向量）之间的相关性分数。

2. 归一化注意力权重：

    使用Softmax函数对注意力分数进行归一化，得到注意力权重，确保所有权重的和为1。

3. 加权求和：

    将注意力权重与BiLSTM的隐藏状态进行加权求和，得到最终的上下文向量，该向量包含了对预测结果最有影响的信息。

3.3.4 全连接层与输出

经过注意力机制处理后的上下文向量被输入到一个或多个全连接层。全连接层负责将提取到的高维特征映射到最终的预测输出，即风电功率值。通常，输出层使用线性激活函数来直接预测连续的功率值。

3.4 模型训练与评估

4. 结论

本文提出了一种基于高斯混合模型（GMM）聚类的CNN-BiLSTM-attention混合深度学习模型，用于风电场短期功率预测。该方法首先利用GMM对历史风电数据进行聚类，将复杂多变的运行模式进行有效划分，为后续的神经网络模型提供了更具代表性和一致性的训练样本。接着，构建了融合CNN、BiLSTM和注意力机制的混合模型，其中CNN负责提取局部特征，BiLSTM捕捉序列的长期依赖，而注意力机制则赋予不同时间步的特征以动态权重，突出关键信息。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨秀,李安,孙改平,等.基于改进GMM-CNN-GRU混合的非侵入式负荷监测方法研究[J].电力系统保护与控制, 2022(014):050.

[2] 宋康楠.基于人工智能的大规模风电场调频控制技术研究[D].长春工程学院,2023.

[3] 贾丽娟.融合SORM背景模型和DTCNN阈值模型的运动目标检测[J].计算机工程, 2016, 42(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2016.01.039.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、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

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