【Transformer时序预测】基于CNN-Transformer实现光伏数据时序预测附matlab代码

最新推荐文章于 2025-05-06 09:02:27 发布

matlab科研助手

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🔥 内容介绍

光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球能源转型中扮演着日益重要的角色。然而，光伏发电的输出功率受到诸多因素影响，如光照强度、温度、天气条件等，呈现出高度的时序依赖性和非线性特征。准确的光伏数据时序预测对于电力系统的稳定运行、能源资源的优化调度以及光伏电站的经济效益提升至关重要。传统的时序预测方法，如自回归积分滑动平均（ARIMA）模型，在处理复杂、非线性的光伏数据时往往表现不佳。近年来，深度学习技术在时序预测领域取得了显著进展，特别是基于Transformer的模型，凭借其强大的序列建模能力，为光伏数据时序预测提供了新的思路。本文将探讨一种基于卷积神经网络（CNN）与Transformer相结合的光伏数据时序预测方法，旨在提升预测精度和鲁棒性。

一、光伏数据时序预测的挑战与需求

光伏数据时序预测面临着诸多挑战。首先，光伏数据具有显著的非线性特征，受到多种环境因素的复杂交互影响。例如，云层遮挡会导致光照强度的快速变化，从而影响光伏功率的输出。其次，光伏数据通常表现出多尺度的时间依赖性，既有短期内的快速波动，也有长期趋势的缓慢变化。传统模型难以捕捉这些复杂的时序特征。第三，光伏数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要进行有效的预处理才能保证预测的准确性。

另一方面，准确的光伏数据时序预测能够满足多方面的需求。对于电网运营商而言，它可以提前预知光伏发电的输出功率，从而制定合理的调度计划，确保电网的稳定运行。对于光伏电站的运维人员而言，它可以帮助他们及时发现设备故障，进行预防性维护，提高发电效率。此外，准确的预测结果还可以为能源交易提供参考，帮助光伏电站实现利润最大化。

二、CNN与Transformer的结合及其优势

Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，其核心机制是自注意力（Self-Attention），能够捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。然而，Transformer模型在处理长序列时，计算复杂度较高，且缺乏捕捉局部细节的能力。

卷积神经网络（CNN）擅长提取局部特征，并在图像识别、语音识别等领域表现出色。通过使用不同大小的卷积核，CNN可以有效地捕捉不同尺度的局部信息。

将CNN与Transformer相结合，可以发挥两者的优势，弥补彼此的不足。具体而言，可以使用CNN作为Transformer的预处理模块，先提取光伏数据的局部特征，然后将提取的特征输入到Transformer中，进行全局的序列建模。这种混合模型能够更有效地捕捉光伏数据的复杂时序特征。

三、基于CNN-Transformer的光伏数据时序预测模型

本文提出的基于CNN-Transformer的光伏数据时序预测模型主要由三个部分组成：卷积层、Transformer层和输出层。

卷积层： 卷积层的主要作用是提取光伏数据的局部特征。可以使用多个卷积层，每个卷积层包含多个卷积核。不同的卷积核可以提取不同尺度的特征。例如，可以使用较小的卷积核来捕捉短期内的快速波动，使用较大的卷积核来捕捉长期趋势的缓慢变化。在卷积层之后，通常会使用池化层来降低特征维度，减少计算量。
Transformer层： Transformer层是模型的核心部分，用于捕捉光伏数据的全局时序依赖性。Transformer层包含多个编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入序列编码成一个上下文向量，解码器负责根据上下文向量生成预测结果。Transformer层的关键机制是自注意力，它能够计算序列中不同位置之间的相似度，从而捕捉它们之间的依赖关系。为了更好地适应光伏数据的特点，可以对Transformer层进行一些改进。例如，可以使用时间注意力机制，更加强调时间上的关联性。
输出层： 输出层负责将Transformer层的输出转换为最终的预测结果。可以使用全连接层或者循环神经网络（RNN）作为输出层。全连接层可以将Transformer层的输出直接映射到预测值，而RNN可以进一步建模时间序列的动态变化。

四、实验设计与结果分析

为了验证模型的有效性，我们使用真实的光伏电站数据进行实验。数据包含光照强度、温度、光伏功率等多个特征。我们将数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型的性能。

我们选择了以下几个指标来评估模型的性能：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。MAE衡量了预测值与真实值之间的平均绝对偏差，RMSE衡量了预测值与真实值之间的平均平方偏差，MAPE衡量了预测值与真实值之间的平均百分比偏差。

我们将基于CNN-Transformer的模型与传统的时序预测模型（如ARIMA）以及其他的深度学习模型（如LSTM）进行比较。实验结果表明，基于CNN-Transformer的模型在各个指标上都优于其他模型，能够更准确地预测光伏功率。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] Raichura M , Chothani N , Patel D .Efficient CNN‐XGBoost technique for classification of power transformer internal faults against various abnormal conditions[J].IET Generation, Transmission & Distribution, 2021, 15(5).DOI:10.1049/gtd2.12073.