【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

一、研究背景与意义

在全球能源结构向清洁低碳转型的进程中，风力发电作为可再生能源的核心组成部分，其装机容量持续攀升。然而，风能固有的间歇性、波动性特征，导致风电出力难以精准把控，大规模并网后给电力系统的稳定运行、调度优化及风险管控带来严峻挑战。风电场短期功率预测（预测时长通常为1-24小时）作为解决这一问题的关键技术，能够将不确定的风电资源转化为可调度的友好型电源，对提升风电消纳能力、降低备用容量配置、保障电网安全经济运行具有重要现实意义。

当前主流的短期功率预测方法主要分为物理方法与统计方法两大类。物理方法基于大气动力学方程，依赖数值天气预报（NWP）数据计算出力，但存在模型复杂、计算量大且误差易传递的缺陷；统计方法（尤其是深度学习方法）凭借自动特征提取、非线性拟合能力强等优势，在风电预测领域得到广泛应用。其中，CNN-BiLSTM-attention融合模型兼具局部特征提取、双向时序依赖建模及关键信息聚焦能力，在时间序列预测任务中表现优异。

但现有深度学习预测方法仍存在局限性：风电场内不同机组受地形、气候及排布方式影响，出力特征差异显著，若采用“一刀切”的全场统一建模方式，会因数据异质性导致预测精度不足；若针对单台机组分别建模，则会大幅增加计算成本，降低预测时效性。聚类分组技术可将具有相似出力特征的机组划分为集群，为解决上述矛盾提供有效思路。传统聚类算法（如K-means、SOM）难以精准捕捉风电数据的多峰、多模式分布特征，而高斯混合模型（GMM）作为非参数化聚类方法，能更好地适配风电出力的复杂分布规律。因此，本文提出融合高斯混合模型聚类与CNN-BiLSTM-attention的风电场短期功率预测方法，通过“聚类分组-分群建模-融合输出”的技术路径，实现预测精度与经济性的协同提升。

二、方法整体框架

本方法的核心思路是通过高斯混合模型（GMM）完成风电机组的精准聚类分组，降低输入数据的异质性；再针对每个机组集群，构建CNN-BiLSTM-attention深度学习模型进行短期功率预测；最后通过加权融合得到风电场全场短期功率预测结果。整体框架分为数据预处理与聚类分组、分群预测模型构建、预测结果融合三个核心阶段，形成“数据优化-特征挖掘-精准预测”的完整技术链路，具体流程如下：

1. 数据层：收集风电场历史功率数据、测风塔气象数据（风速、风向、温度、气压）及数值天气预报数据，进行清洗、归一化等预处理；

2. 聚类层：基于预处理数据，利用GMM聚类算法划分机组集群，通过贝叶斯信息准则（BIC）确定最优聚类个数；

3. 模型层：为每个机组集群构建专属的CNN-BiLSTM-attention预测模型，实现分群特征挖掘与时序预测；

4. 输出层：融合各集群预测结果，得到全场短期功率预测值，并通过误差指标验证模型性能。

三、关键技术原理

3.1 高斯混合模型（GMM）聚类

GMM是一种基于概率密度估计的聚类方法，假设数据样本服从多个高斯分布的混合分布，通过期望最大化（EM）算法迭代优化模型参数（均值向量μₖ、协方差矩阵Σₖ、混合系数πₖ），使模型的对数似然函数最大化，从而实现数据的最优划分。其核心优势在于能够捕捉数据的复杂多峰分布特征，适配风电机组因环境差异导致的多样化出力模式，相较于K-means等传统划分式聚类算法，聚类精度更高、鲁棒性更强。

本方法中GMM聚类的实施步骤如下：

1. 特征选取：选取风速、风向、历史功率及功率波动系数作为聚类特征，通过皮尔逊相关系数分析特征与出力的相关性，剔除冗余特征；

2. 数据预处理：对聚类特征进行标准化处理（映射至[0,1]区间），消除量纲差异对聚类结果的影响；

3. 最优聚类数确定：采用贝叶斯信息准则（BIC）评估不同聚类个数下的模型拟合度，BIC值最小时对应的聚类数即为最优值，公式为：BIC = -2lnL + klnd（其中L为对数似然值，k为参数个数，d为样本数）；

4. 聚类实施：通过EM算法优化GMM参数，完成机组集群划分，并采用轮廓系数（要求>0.6）和Calinski-Harabasz指数验证聚类质量。

3.2 CNN-BiLSTM-attention预测模型

模型采用“CNN特征提取-BiLSTM时序建模-Attention权重优化”的分层架构，充分融合三种算法的优势，实现风电数据局部特征与长程时序依赖的协同挖掘。

3.2.1 CNN模块：局部特征提取

采用一维卷积神经网络（1D-CNN）提取风电时间序列的局部动态特征，如风速突变、功率短期波动等。通过设置多个不同尺寸的1D卷积核（如3×1、5×1），对输入序列进行滑动卷积运算，生成局部特征图；再通过最大池化操作对特征图进行降维，保留关键特征信息，减少后续模块的计算负担。该模块能够自动学习数据中的局部关联模式，无需人工设计特征，有效提升特征提取的效率与准确性。

3.2.2 BiLSTM模块：双向时序建模

BiLSTM由正向LSTM与反向LSTM组成，能够同时捕捉时间序列的前向历史依赖与后向潜在关联，相较于单向LSTM，更全面地挖掘时序数据中的长程依赖关系，如昼夜温差、短期气候周期对风电出力的累积影响。LSTM通过记忆单元、输入门、遗忘门和输出门的门控机制，有效解决传统RNN的梯度消失问题，实现长序列数据的稳定建模；BiLSTM将正向与反向LSTM的输出拼接，形成更丰富的时序特征表示，实验表明其平均绝对误差（MAE）比单向LSTM减少0.1-0.17 MW，平均绝对百分比误差（MAPE）降低3.98%-4.79%。

3.2.3 Attention模块：关键特征聚焦

引入自注意力机制对BiLSTM输出的时序特征进行权重分配，自动识别对预测结果影响显著的关键时间步（如风速骤变、极端天气来临时刻），并赋予更高权重，同时抑制噪声数据的干扰。在风电预测场景中，关键时间步的注意力权重可提升至常规值的2-3倍，通过加权求和生成上下文向量，实现特征的动态优化，进一步提升模型预测精度。

3.2.4 模型训练优化

采用均方误差（MSE）作为损失函数，通过Adam优化算法迭代更新模型参数；引入Dropout层（ dropout rate = 0.2 ）和L2正则化抑制过拟合；采用早停法（Early Stopping）监控验证集性能，当性能连续10个epoch无提升时停止训练，确保模型的泛化能力。

四、挑战与改进方向

4.1 现存挑战

1. 计算效率问题：CNN-BiLSTM-attention模型参数量达10⁶级别，分群建模进一步增加计算负担，难以满足部分场景的实时预测需求；

2. 数据依赖性：模型性能高度依赖历史数据质量，极端天气（如强台风、暴雪）样本稀缺时，泛化能力下降；

3. 可解释性不足：深度学习模型存在“黑箱”特性，Attention权重的物理意义不明确，难以被调度人员直观理解和信任。

4.2 改进方向

1. 轻量化模型设计：采用模型剪枝（如L1正则化）、量化压缩或知识蒸馏技术，降低模型参数量，提升计算效率；

2. 数据增强优化：引入生成对抗网络（WGAN-GP）生成极端天气场景的合成数据，弥补真实样本不足，增强模型泛化能力；

3. 可解释性提升：结合梯度加权类激活映射（Grad-CAM）可视化Attention权重分布，建立权重与气象因素、机组运行状态的关联，提升模型决策透明度；

4. 空间关联建模：探索引入图卷积网络（GCN），挖掘机组集群间的空间关联特性，进一步提升全场功率预测精度。

五、结论

本文提出的基于高斯混合模型聚类的CNN-BiLSTM-attention风电场短期功率预测方法，通过GMM聚类实现机组的精准分组，有效降低了数据异质性；结合CNN的局部特征提取、BiLSTM的双向时序建模与Attention的关键信息聚焦能力，实现了风电数据复杂特征的深度挖掘。实验验证表明，该方法相较于传统预测模型，预测精度与稳定性显著提升，尤其在极端天气场景下表现优异。未来通过轻量化设计、数据增强与可解释性优化，有望为风电场短期功率预测提供更高效、可靠的技术支撑，助力风电资源的高效消纳与电网的稳定运行。

⛳️ 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] 杨明玥.基于高斯混合模型和CNN-BiLSTM-Attn的日前风功率预测[J].电气应用, 2025, 44(5):86-96.

[3] 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.

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