【多变量输入超前多步预测】基于CNN的光伏功率预测研究附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-06-12 23:14:33 发布

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文章标签： cnn matlab 人工智能

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🔥 内容介绍

一、引言

在全球能源结构加速向清洁能源转型的大背景下，光伏发电凭借其清洁无污染、资源可再生的特性，成为能源领域的重要发展方向。然而，光伏发电的功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度等多种因素干扰，具有显著的间歇性与波动性，这对电力系统的稳定运行和高效调度构成严峻挑战。准确的光伏功率预测能够有效提升电力系统对光伏发电的消纳能力，降低调峰压力，保障电力供需平衡。传统预测方法在处理多变量输入和超前多步预测问题时，难以精准捕捉数据特征与内在规律。卷积神经网络（CNN）凭借强大的特征提取能力，在诸多领域取得优异成绩，将其应用于光伏功率预测，探索多变量输入下的超前多步预测，对提高预测准确性、推动光伏产业发展具有重要意义。

二、CNN 算法原理

卷积神经网络（CNN）是一种基于生物学视觉原理设计的深度学习模型，在图像识别、语音处理等领域表现卓越。其核心结构包含卷积层、池化层与全连接层。卷积层通过卷积核在输入数据上进行滑动卷积操作，提取数据的局部特征，权值共享机制大幅减少了模型参数数量，降低计算复杂度的同时避免过拟合。例如，在处理光伏功率预测的多变量时间序列数据时，不同大小的卷积核可捕捉不同尺度的特征模式。池化层对卷积层输出的数据进行下采样，保留关键特征的同时降低数据维度，进一步减少计算量和过拟合风险。全连接层则将池化层输出的特征向量进行整合，通过激活函数输出最终预测结果。CNN 能够自动从多变量输入数据中挖掘潜在特征，适合处理具有复杂结构的光伏功率预测问题。

三、基于 CNN 的光伏功率预测模型构建

3.1 多变量数据选取与预处理

3.2 CNN 模型结构设计

构建的 CNN 模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成。输入层接收经过预处理的多变量时间序列数据，将其转化为适合模型处理的张量形式。卷积层采用不同数量和大小的卷积核，如 3×1、5×1 等，通过多层卷积操作逐步提取数据的深层次特征。池化层选用最大池化方式，降低数据维度并保留关键特征。多个卷积层和池化层交替堆叠，形成特征提取网络。最后连接全连接层，将提取的特征进行整合，并通过激活函数（如 ReLU、Sigmoid 等）输出超前多步的光伏功率预测值。在模型训练过程中，以均方误差（MSE）作为损失函数，采用 Adam 优化器对模型参数进行迭代更新，最小化预测值与实际值的误差。