【没发表过的创新点】【多变量输入单步预测】基于CEEMDAN-VMD双分解-CNNbiLSTM的风电功率预测研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布 · 798 阅读

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🔥 内容介绍

一、研究背景

风电作为清洁能源的重要组成部分，在能源结构转型中占据关键地位。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等多种因素影响，具有极强的波动性与不确定性，给电网的稳定运行和调度带来巨大挑战。准确的风电功率预测是提高风电消纳能力、保障电网安全稳定运行的关键。现有风电功率预测方法中，单一的分解方法难以充分处理复杂多变的原始信号，且多模型融合的方式在特征提取与时序分析的协同上存在不足。因此，提出一种创新性的预测方法具有重要的现实意义。

二、核心技术原理

2.1 互补集合经验模态分解（CEEMDAN）

CEEMDAN 是在经验模态分解（EMD）基础上发展而来的改进算法，有效解决了 EMD 存在的模态混叠问题。它通过多次添加不同的高斯白噪声，并对每次分解结果进行集合平均，将原始信号分解为多个固有模态函数（IMF）和一个残余分量。在风电功率预测中，CEEMDAN 能够将原始的风电功率序列分解为不同频率特性的分量，清晰地分离出趋势项、周期项和随机波动项等，为后续处理提供更纯净、特征更明确的信号分量。

2.2 变分模态分解（VMD）

VMD 是一种自适应的信号处理方法，通过构建和求解变分模型，将信号分解为多个具有不同中心频率的模态分量。与 CEEMDAN 不同，VMD 基于频域分析，以每个模态分量的估计带宽之和最小化为优化目标，在分解过程中能够精确控制分解模态数，得到的模态分量具有良好的频域和时域特性。将 VMD 应用于 CEEMDAN 分解后的各分量，可进一步细化信号特征，提取出更具针对性的子分量。

2.3 卷积神经网络（CNN）

CNN 具有局部连接和权值共享的特性，其卷积层通过不同尺寸的卷积核对输入数据进行卷积运算，能够自动提取数据在空间或时间维度上的局部特征。在风电功率预测中，可利用 CNN 提取多变量数据（如风速、风向、气温等）在时间序列上的局部模式和关联特征，例如捕捉风速变化的短期趋势以及不同气象因素间的局部耦合关系。

2.4 双向长短期记忆网络（biLSTM）

biLSTM 由两个方向相反的 LSTM 组成，LSTM 通过遗忘门、输入门和输出门的设计，有效解决了传统循环神经网络（RNN）中的梯度消失和梯度爆炸问题，能够处理长序列数据。biLSTM 的双向结构使其既能学习数据的历史信息对当前状态的影响，又能捕捉未来信息对当前状态的潜在作用，在风电功率预测中，可全面挖掘风电功率序列的前后向时间依赖关系，准确预测功率变化趋势。

三、CEEMDAN-VMD 双分解 - CNNbiLSTM 预测模型架构

3.1 双分解模块

首先，将原始的风电功率数据以及风速、风向、气温、气压等多变量数据输入 CEEMDAN 模型，进行第一次分解，得到多个 IMF 分量和残余分量。然后，对每个 IMF 分量和残余分量分别进行 VMD 分解，进一步细化信号特征，得到更加纯净且具有特定频率特性的子分量。通过双分解操作，将原始多变量数据中的复杂信息进行深度解构，为后续特征提取和预测提供更优质的数据基础。

3.2 特征提取与融合模块

将双分解得到的所有子分量分别输入到多个并行的 CNN 网络中。每个 CNN 网络针对不同的子分量进行局部特征提取，通过卷积层和池化层的运算，提取各子分量在时间维度上的局部模式和特征。然后，将所有 CNN 网络输出的特征向量进行拼接融合，形成包含多变量数据不同层次、不同角度特征的综合特征向量。这种并行特征提取与融合方式，能够充分挖掘多变量数据的潜在特征，提高特征的完整性和多样性。

3.3 时序分析与预测模块

将融合后的特征向量输入到 biLSTM 网络中，biLSTM 利用其双向结构对特征向量进行时序分析，学习多变量数据在时间序列上的前后向依赖关系，捕捉风电功率变化的长期趋势和动态特征。最后，biLSTM 的输出经过全连接层进行线性变换，映射到风电功率预测值的维度，实现多变量输入下的单步风电功率预测。在模型训练过程中，采用均方误差（MSE）作为损失函数，通过反向传播算法调整 CEEMDAN、VMD、CNN 和 biLSTM 模型的参数，优化模型性能。