基于LSTM模型的极端天气下光伏功率预测附Matlab代码

原创于 2025-11-01 21:06:20 发布 · 771 阅读

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基于 LSTM（长短期记忆网络）模型的极端天气下光伏功率预测，核心是利用 LSTM 对时序依赖和非线性关系的捕捉能力，解决极端天气（如暴雨、沙尘暴、强辐射、寒潮等）下光伏功率骤变、随机性强的预测难题。以下是该方法的技术框架、关键步骤及优化策略：

数据特性极端天气会导致光伏功率呈现强非线性、突变性和低规律性：
- 暴雨 / 沙尘暴时，光照强度骤降→功率快速跌落至近零；
- 沙尘暴 / 雾霾时，光照强度波动大→功率随机震荡；
- 强辐射 / 高温时，组件效率受温度系数影响→功率偏离常规光照 - 功率关系；
- 寒潮时，低温可能提升组件效率，但伴随的云层突变仍会导致功率跳变。
预测难点
- 极端天气样本少（数据稀疏），模型难以学习其规律；
- 气象因素（光照、温度、风速等）与功率的关系在极端条件下发生畸变（如常规天气的光照 - 功率正相关性被打破）；
- 功率突变的 “时间节点” 和 “幅度” 难以捕捉，易出现大幅预测误差。

LSTM 作为循环神经网络（RNN）的改进型，通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门） 解决长时序依赖和梯度消失问题，尤其适合光伏功率预测：

光伏功率数据
：逆变器或汇流箱采集的历史功率（10 分钟 / 1 小时采样间隔），需包含极端天气时段的功率记录；
气象数据
：
- 实测数据：站点的光照强度（辐照度 W/m²）、环境温度（℃）、风速（m/s）、湿度（%）、天气类型（晴 / 雨 / 沙等）；
- 预报数据：数值天气预报（NWP）的未来 24/48 小时气象要素（作为预测输入）；
辅助数据
：光伏组件参数（额定功率、温度系数）、安装地点经纬度（影响太阳高度角）、历史极端天气事件标签（用于样本增强）。

缺失值处理
：极端天气下传感器可能故障，用插值法（线性 / 样条插值） 或LSTM 编码器 - 解码器填充缺失值；
异常值处理
：识别功率跳变中的异常值（如设备故障导致的骤降），用3σ 准则或孤立森林检测，替换为相邻时段的合理值；
特征工程
：
- 时序特征：构建滞后特征（前 1/3/6 小时功率、光照）、滚动统计特征（近 3 小时光照均值 / 方差）；
- 气象特征：将 “天气类型” 编码为独热向量（如暴雨 = [1,0,0,...]），计算 “极端指数”（如辐照度低于阈值的持续时间）；
- 时间特征：小时、日期、季节（极端天气有季节性，如夏季暴雨多）；
数据增强
：针对极端样本少的问题，用SMOTE 算法或生成对抗网络（GAN） 合成极端天气下的功率 - 气象样本，平衡训练集分布。

针对极端天气的特殊性，需优化模型结构以增强对突变特征的捕捉：

输入层 → 嵌入层（天气类型编码） → 双向LSTM层（捕捉前后时序依赖） → 注意力机制（聚焦关键时段） → 全连接层 → 输出层（功率预测值）

核心模块作用：
- 双向 LSTM
  ：同时学习历史数据的 “前向依赖”（如过去光照对当前功率的影响）和 “后向依赖”（如未来天气趋势的隐含信息），提升对功率突变的预判能力；
- 注意力机制
  ：在极端天气发生时段（如暴雨来临前 1 小时），赋予该时段的输入特征更高权重，增强模型对关键突变点的敏感度；
- ** dropout 正则化 **：在 LSTM 层后加入 dropout（概率 0.2~0.5），防止模型在稀疏的极端样本上过拟合。
输入输出设置：
- 输入：过去 24 小时的功率序列 + 对应气象序列 + 时间特征 + 天气类型；
- 输出：未来 1/3/24 小时的光伏功率（多步预测时采用 “序列到序列” 结构）。