【单变量输入多步预测】基于CNN-LSTM的风电功率预测研究附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-06-09 18:52:52 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球能源结构加速向清洁能源转型的浪潮下，风力发电规模持续扩张，成为电力供应的重要组成部分。然而，风电功率受风速、风向、气压等自然因素影响，呈现出显著的随机性与间歇性特点。这种不稳定特性给电力系统的调度规划、稳定运行以及电力市场交易带来巨大挑战。精确的风电功率预测，有助于电力系统科学安排发电计划、优化资源配置、降低运营成本，同时提升电网对风电的消纳能力，减少弃风现象，推动清洁能源的高效利用。

在风电功率预测技术中，单变量输入预测凭借数据获取便捷、模型结构简洁的优势，受到广泛关注。卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序列分析领域展现出强大的特征提取与模式识别能力。将 CNN 与 LSTM 相结合，构建基于 CNN-LSTM 的模型用于单变量输入的多步风电功率预测，能够充分发挥二者优势，有效挖掘风电功率数据的时空特征与动态变化规律，提高预测的准确性与可靠性，为电力系统的稳定运行和优化调度提供有力支撑。

二、核心技术原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 是深度学习领域的经典模型，其核心架构由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，能够自动提取数据的局部特征。在风电功率预测场景中，卷积层可捕捉风电功率在短时间内的变化模式与局部趋势。池化层主要用于降低数据维度，减少计算量，同时保留关键特征，常见的池化方式有最大池化和平均池化。全连接层则将经过卷积和池化处理后的特征进行整合，输出最终的预测结果。CNN 的局部连接和权值共享特性，使其在处理时间序列数据时，既能高效提取特征，又能减少参数数量，降低模型过拟合风险。

2.2 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM 是循环神经网络（RNN）的改进版本，专门用于解决传统 RNN 中梯度消失和梯度爆炸的问题，能够更好地处理长序列数据。LSTM 通过引入遗忘门、输入门和输出门，实现对信息的选择性记忆与遗忘。遗忘门决定从上一时刻的细胞状态中保留多少信息；输入门控制当前输入数据中哪些信息将被添加到细胞状态；输出门根据细胞状态决定输出什么信息。这种独特的门控机制，使 LSTM 能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。在风电功率预测中，LSTM 可以充分利用风电功率数据的历史信息，挖掘其随时间变化的规律，精准建模风电功率的动态演变过程。

2.3 CNN 与 LSTM 结合的优势

将 CNN 与 LSTM 相结合应用于风电功率预测，能够实现优势互补。CNN 先对风电功率数据进行特征提取，将原始数据转换为更具代表性的特征向量；LSTM 则对这些特征向量进行时序分析，学习风电功率随时间的变化趋势。二者协同工作，使模型既能有效提取数据的局部特征，又能捕捉长期的时序依赖关系，从而显著提高风电功率预测的准确性和可靠性。

3.2 模型架构设计

基于 CNN-LSTM 的风电功率预测模型主要由输入层、CNN 模块、LSTM 模块和输出层组成。

输入层：将预处理后的单变量风电功率数据输入模型。

CNN 模块：包含多个卷积层和池化层，通过卷积运算提取风电功率数据的局部特征，池化操作降低数据维度，减少计算量，输出特征图。

LSTM 模块：接收 CNN 模块输出的特征图，通过多个 LSTM 层对特征进行时序建模，挖掘风电功率数据的长期依赖关系，输出隐藏状态。

输出层：通过全连接层将 LSTM 模块输出的隐藏状态映射到预测空间，输出多步风电功率预测结果。

3.3 模型训练与优化

选择均方误差损失函数（MSE）和 Adam 优化器对模型进行训练。在训练过程中，使用训练集数据对模型进行迭代训练，通过反向传播算法更新模型参数，使损失函数最小化；利用验证集数据对模型进行评估，调整超参数（如卷积核数量、LSTM 层数等），防止模型过拟合。当模型在验证集上的性能不再提升时，停止训练，保存最优模型。