【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在能源结构加速转型的当下，风电作为清洁能源的重要组成部分，其装机容量不断攀升。然而，风电功率受风速、风向、气温等多因素影响，呈现出显著的随机性与波动性，这给电网稳定运行和调度带来巨大挑战。卷积神经网络（CNN）凭借强大的特征提取能力，在处理复杂数据时表现出色。本文构建基于 CNN 的风电功率预测模型，以多变量作为输入进行单步预测，旨在通过挖掘数据特征，提高风电功率预测的准确性，为电网调度提供可靠依据。

关键词

风电功率预测；多变量输入；单步预测；卷积神经网络

一、引言

随着全球对清洁能源需求的日益增长，风电在电力供应体系中的地位愈发重要。但风电功率的不稳定特性，使得电力系统在调度、规划和运行方面面临诸多难题。准确的风电功率预测，能够帮助电网合理安排发电计划，降低运行成本，增强电力系统的稳定性和可靠性 。

现有的风电功率预测方法中，物理方法依赖精确的风机模型和气象参数，计算复杂且应用受限；统计方法在处理非线性数据时效果欠佳；人工智能方法，如支持向量机、循环神经网络等，虽取得一定成果，但仍存在优化空间。卷积神经网络（CNN）最初在图像领域大放异彩，其通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动提取数据的深层次特征，在时序数据处理方面也逐渐展现潜力。因此，本文探索将 CNN 应用于风电功率多变量输入单步预测，期望为风电功率预测提供更有效的解决方案。

二、CNN 原理概述

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层是 CNN 的核心，通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积运算，提取数据的局部特征。不同的卷积核可以捕捉不同类型的特征，多个卷积核并行使用能提取更丰富的特征信息 。池化层通常位于卷积层之后，对卷积层输出的特征图进行降维处理，减少数据量和计算复杂度，同时保留主要特征，防止过拟合 。全连接层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 。在风电功率预测中，CNN 可自动提取风速、风向等多变量数据中的隐藏特征，挖掘变量间的潜在关系，从而实现对风电功率的准确预测。

三、基于 CNN 的风电功率预测模型构建

3.1 多变量输入选择

考虑到风电功率受多种因素影响，选取风速、风向、气温、气压、湿度等作为输入变量。风速与风电功率呈非线性正相关，是影响风电功率的关键因素；风向决定风机叶片的受力方向，影响发电效率；气温、气压和湿度等因素通过改变空气密度，间接影响风电功率 。收集这些变量的历史数据，并与对应的风电功率数据组合，形成多变量输入数据集。

3.2 数据预处理

1. 数据清洗：对原始数据进行异常值检测与处理，采用 3σ 准则识别异常数据并剔除；对于缺失数据，利用线性插值、均值填充等方法进行补全，保证数据的完整性 。

1. 归一化处理：为消除不同变量量纲的影响，采用最小 - 最大归一化方法，将数据映射到 [0, 1] 区间，使模型训练更加稳定高效 。

1. 数据划分：将预处理后的数据按照 8:1:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型参数学习，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集用于评估模型的最终预测性能 。

3.3 CNN 模型架构设计

1. 卷积层设置：设计多个卷积层，采用不同大小的卷积核（如 3×1、5×1），捕捉不同尺度的时序特征。每个卷积层后添加 ReLU 激活函数，增加模型的非线性表达能力 。

1. 池化层选择：选用最大池化层，池化窗口大小设为 2×1，对卷积层输出的特征图进行降维，减少计算量，同时保留重要特征 。

1. 全连接层构建：通过多个全连接层将提取的特征进行整合，最后输出单步风电功率预测值。为防止过拟合，在全连接层之间加入 Dropout 层，随机丢弃部分神经元，增强模型的泛化能力 。

⛳️ 运行结果

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