【单变量输入多步预测】基于LSTM的风电功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-05-30 23:46:54 发布 · 734 阅读

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率的波动性与间歇性特点，基于长短期记忆网络（LSTM）开展单变量输入多步风电功率预测研究。通过构建单变量 LSTM 预测模型，利用历史风电功率数据作为唯一输入，实现未来多步功率预测。经实际数据验证，该模型在简化数据输入的同时，仍能保持较高预测精度，为风电并网与电力系统调度提供有效技术支持。

一、引言

随着全球对清洁能源需求的增长，风力发电在能源结构中占比不断提升。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素影响，具有显著的随机性与间歇性，这给电力系统的稳定运行和调度带来巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电网合理安排发电计划，降低调峰成本，提高风电消纳能力。

在众多风电功率预测方法中，基于数据驱动的深度学习方法凭借强大的非线性拟合能力脱颖而出。长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的改进版本，通过独特的门控机制有效解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，在时间序列预测领域表现出色。本研究聚焦于单变量输入的多步风电功率预测，仅以历史风电功率数据作为输入，探索 LSTM 在简化数据采集与处理流程下的预测性能。

二、LSTM 网络原理

2.1 LSTM 网络结构

LSTM 网络由多个 LSTM 单元组成，每个 LSTM 单元包含遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定从上一时刻的细胞状态中保留多少信息；输入门负责筛选并更新当前时刻的细胞状态；输出门则根据更新后的细胞状态产生输出。这种门控机制使得 LSTM 能够选择性地记忆和遗忘信息，从而有效处理长序列数据中的依赖关系。

2.2 门控机制工作原理

遗忘门接收上一时刻的隐藏状态和当前时刻的输入，通过激活函数（如 Sigmoid 函数）输出 0 到 1 之间的值，该值与上一时刻的细胞状态相乘，决定哪些信息被保留。输入门由两部分组成，一部分通过 Sigmoid 函数决定哪些值需要更新，另一部分通过 tanh 函数生成候选值，两者结合更新细胞状态。输出门根据更新后的细胞状态，经过 Sigmoid 函数和 tanh 函数处理，产生当前时刻的输出。

三、基于 LSTM 的单变量风电功率预测模型构建

3.1 数据预处理

收集某风电场的历史风电功率数据，对数据进行缺失值处理和归一化操作。缺失值采用线性插值法进行填充，归一化使用最小 - 最大归一化方法，将数据映射到 [0, 1] 区间，以提高模型训练效率和稳定性。同时，将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型参数训练，验证集用于调整超参数，测试集用于评估模型最终性能。

3.2 模型输入输出设计

以历史风电功率数据作为唯一输入变量，构建单变量输入序列。考虑到风电功率的时间序列特性，选取过去 N 个时刻的风电功率数据作为一个输入样本，预测未来 M 个时刻的风电功率。例如，选取过去 24 小时的风电功率数据预测未来 6 小时的功率，此时输入样本维度为 [样本数量，24, 1]，输出维度为 [样本数量，6, 1] 。

3.3 模型参数设置与训练

搭建包含多层 LSTM 层和全连接层的预测模型。通过实验对比不同层数和神经元数量的 LSTM 层组合，确定最优网络结构。选择均方误差（MSE）作为损失函数，采用 Adam 优化器对模型进行训练，在训练过程中利用验证集监控模型性能，避免过拟合现象。

四、实验设计与结果分析

4.1 实验数据

实验采用某实际风电场连续 365 天的每 15 分钟风电功率数据，其中前 270 天数据作为训练集和验证集，后 95 天数据作为测试集。数据涵盖了不同季节、不同天气条件下的风电功率变化情况，具有较强的代表性。

4.2 对比模型

为验证基于 LSTM 的单变量预测模型的有效性，选取传统时间序列预测方法 ARIMA 模型，以及仅改变输入变量数量的多变量 LSTM 模型（输入包含风速、风向、气温等气象数据和风电功率数据）作为对比模型。

4.3 评价指标

采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评价指标。RMSE 反映预测值与真实值之间误差的总体波动程度，MAE 衡量预测误差的平均大小，MAPE 以百分比形式表示预测误差的相对大小，能够直观体现预测的准确性。

4.4 实验结果

实验结果表明，基于 LSTM 的单变量风电功率预测模型在 RMSE、MAE 和 MAPE 指标上均优于 ARIMA 模型，证明了 LSTM 在处理风电功率时间序列数据上的优势。与多变量 LSTM 模型相比，虽然在预测精度上略低，但单变量模型简化了数据采集和处理流程，在数据获取受限或对计算资源要求较高的场景下具有更强的实用性和可扩展性。

五、结论与展望

本研究成功构建了基于 LSTM 的单变量输入多步风电功率预测模型，通过实验验证了该模型在简化数据输入条件下的有效性和实用性。然而，模型仍存在一定提升空间，如进一步优化 LSTM 网络结构以提高预测精度，探索结合其他算法增强模型对极端天气下风电功率变化的适应性等。未来研究将围绕这些方向展开，以期为风电功率预测提供更高效、可靠的技术方案。