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

最新推荐文章于 2025-06-24 17:51:12 发布

matlab科研助手

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文章标签： cnn matlab 人工智能

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球能源结构深度调整，积极迈向清洁能源主导的大趋势下，风力发电凭借其清洁、可再生的特性，装机规模迅速扩张，已成为电力供应体系的关键组成部分。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等自然因素的强烈影响，呈现出显著的随机性与间歇性。这种不稳定的输出特性，给电力系统的精准调度、稳定运行以及电力市场的有序交易带来了巨大挑战。精确的风电功率预测，能够帮助电力系统科学规划发电计划，合理调配资源，有效降低运营成本，同时大幅提升电网对风电的消纳能力，减少弃风现象，有力推动清洁能源的高效利用。

在风电功率预测技术领域，单变量输入预测因数据获取相对容易、模型结构简洁，受到广泛关注。卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）在时间序列分析中展现出卓越的特征提取与模式识别能力。将 CNN 与 BiLSTM 相结合，构建基于 CNN-BiLSTM 的模型用于单变量输入的多步风电功率预测，能够充分发挥二者的优势，深度挖掘风电功率数据的时空特征与动态变化规律，显著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坚实的技术支撑。

二、核心技术原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 作为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，卷积层可敏锐捕捉风电功率在短时间内的变化模式与局部趋势，例如捕捉风速突变时刻风电功率的瞬间波动特征。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，又能有效减少参数数量，降低模型过拟合风险。

2.2 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 是长短期记忆网络（LSTM）的双向结构变体，LSTM 通过引入遗忘门、输入门和输出门，巧妙地解决了传统循环神经网络（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的难题，能够出色地处理长序列数据。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。BiLSTM 由两个方向相反的 LSTM 组成，一个从序列的起始端向末端处理数据，另一个从末端向起始端处理数据，这使得模型既能充分学习过去信息对当前状态的影响，又能有效捕捉未来信息的潜在作用，全面且深入地挖掘时间序列的时序依赖关系。在风电功率预测中，BiLSTM 可以充分利用风电功率数据的历史变化趋势以及未来可能的变化走向，极大地提高对风电功率动态变化的建模能力。

2.3 CNN 与 BiLSTM 结合的优势

将 CNN 与 BiLSTM 相结合应用于风电功率预测，实现了优势互补与协同增效。CNN 首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和抽象性的特征向量，这些特征向量凝聚了数据的局部关键信息；BiLSTM 则对这些特征向量进行时序分析，凭借其强大的处理长序列数据的能力，学习风电功率随时间的变化趋势。二者紧密协作，使模型既能高效提取数据的局部特征，又能精准捕捉长期的时序依赖关系，从而显著提升风电功率预测的准确性和可靠性，为风电功率的多步预测提供了强有力的技术保障。

三、基于 CNN-BiLSTM 的风电功率预测模型构建

3.1 数据预处理

收集历史风电功率数据作为单变量输入，对原始数据进行全面的预处理。首先进行数据清洗，通过合理的算法和规则剔除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性；然后采用归一化方法（如最小 - 最大归一化）将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间，公式为：