使用RNN LSTM（长短期记忆网络）预测风力发电厂中风力涡轮机产生的功率、功率预测、用电器功率预测 完整代码+数据

RNN LSTM在风力发电功率预测中的应用及完整代码
最新推荐文章于 2025-08-15 09:05:07 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： rnn lstm 功率预测 用电器功率预测 发电厂中风力涡轮机产生的功率
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129573746
该项目使用RNN LSTM模型预测风力发电厂中风力涡轮机的功率输出，同时也适用于用电器功率预测。提供详细的代码实现和实际数据，通过链接可以获取全部资源。
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【概率预测】对风力发电进行短期概率预测的分析研究（Matlab代码实现）
Yan_she_He的博客
07-26 575
事实上，在相当长的一段时间里，我们已经了解了令人担忧的情况，即我们的能源生产系统不是稳定的，面对指数级的人口增长和较小程度的气候变化，这种情况不会长期保持稳定。5. 预测与分析：利用建立的预测模型对未来短期时间内的风力发电量进行预测。对风力发电进行短期预测的分析研究旨在通过使用历史风速数据、气象数据和风电场运行数据等，建立合适的模型和算法来预测未来短期时间内的风力发电量。通过对风力发电进行短期预测的分析研究，可以提高风力发电的运行可靠性和经济性，优化电网调度和风电场管理，促进可再生能源的大规模应用和集成。
基于粒子群算法优化LSTM的多输入单输出台风风电功率预测
code_welike的博客
07-21 267
然后，我们定义了LSTM模型的输入和输出维度，以及PSO算法的相关参数，如粒子群大小、最大迭代次数等。最后，我们使用遗传算法来搜索最优解，找到最优的LSTM模型，并将其用于风电功率预测。在PSO中，我们需要定义目标函数（也称为适应度函数），它描述了粒子的适应性，并且我们希望最小化该函数。通过调整LSTM网络中的超参数，比如学习率、批次大小等，我们可以找到最优的LSTM模型。首先，我们需要准备数据集。在本文中，我们将使用粒子群算法（PSO）来优化长短期记忆网络（LSTM）模型，实现对风电功率的预测。
基于神经网络的风功率预测方法（MATLAB）（附完整代码）
学习不好的电气仔的博客
11-05 1866
风速数据采用间隔15min的48个点（即12个小时）的数据直接预测间隔15min的16个点。并通过神经网络算法夫妻输出功率进行预测。附完整程序！！！！！
Python语言基于Tensorflow实现RNN（预测）
pwtd_huran的博客
03-28 4116
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import csv from pylab import* from sklearn import preprocessing from sklearn.p...
基于bp神经网络的风速预测
09-01
运用BP神经网络对风资源进行预测，里面有样本，也有预测结果。
Python-在PyTorch中使用LSTM进行风速预测
08-11
在PyTorch中使用LSTM进行风速预测
使用 LSTM（长短期记忆）数据预测
03-15
标题和描述提到的"使用 LSTM（长短期记忆）数据预测"指的是利用 LSTM 模型来预测未来的趋势或结果，特别是在风力发电厂的功率预测场景中。 LSTM 的核心思想是解决传统 RNN 在处理长距离依赖时的梯度消失和梯度爆炸...
LSTM预测风力涡轮机功率产出的深度学习项目源代码
本项目的核心是使用长短期记忆网络（LSTM），一种特殊的循环神经网络（RNN），来预测风力发电厂中风力涡轮机产生的功率。LSTM 网络专门设计用来解决传统 RNN 在处理长期依赖问题时的局限性，能够捕捉到时间序列数据...
LSTM在风力发电功率预测中的应用
总结来说，LSTM在处理和预测具有时间依赖性的数据序列方面具有显著优势，特别是在风力发电厂中预测风力涡轮机产生的功率这种复杂场景下，LSTM能够捕捉和建模序列数据中的长期依赖关系，为风力发电的优化调度提供了...
【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
最新发布
11-07
另外，文章还提到了贝叶斯优化方法应用于CNN-LSTM混合神经网络预测的研究，以及在其他多个应用场景中采用了不同的算法和技术，如风力涡轮发电机模型、电液伺服执行器的模拟、无线通信系统的研究、复杂网络分析在电力...
风电功率预测
11-27
根据历史功率数据预测风电机功率，分别介绍了采用时间序列法 网络神经法 和灰度法三种方法
31、基于注意力的时间卷积网络用于短期风电功率预测
palm99的专栏
08-15 21
本文提出了一种基于注意力机制的时间卷积网络（TCNs-Attention）用于短期风电功率预测。该模型结合TCNs强大的时间序列特征提取能力与注意力机制对关键信息的聚焦能力，有效提升了预测精度。通过ERCOT数据集验证，TCNs-Attention在MAE、RMSE和MAPE指标上均优于LSTM和传统TCN模型，展现出优越的性能。文章详细介绍了模型架构、数据预处理流程、超参数设置及实验结果，并探讨了技术优势、实际应用建议与未来发展方向，为风电功率预测提供了高效可行的深度学习解决方案。
【LSTM预测】基于lstm算法实现短期风速预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-06 1744
强风引起的输电线振动是影响电能传输安全的主要气 象灾害之一 。高压输电塔线兼具高耸结构和大跨结构的 特点使得其对于风载荷非常敏感，并且由于输电塔线通常分 布在野外，所以对输电塔线周围的风速情况进行长时间的实 时监测存在较大困难。为输电塔线体系建立风速预测模型可以给输电塔线的结构设计提供参考依据，并且也可以给电力维护人员留出充足的时间来确定合理的对策来应付强风情况 。风速时刻在变化，并且易受多种外界因素的影响，因此 对风速的预测一般是对短期风速进行预测，短期风速预测的关键技术之一，就是选用合适的预测方法对实测
【LSTM时序预测】基于灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM实现风电功率预测附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
12-19 699
近年来风电技术不断发展,风电在电网的渗透率不断增加,但风能本身间歇性的特点使其对电网的稳定性和安全性造成了不小的影响.为此,需要对风电的功率预测和风电场并网的稳定性展开研究.通过研究风电功率预测问题,解决风电输出功率不稳定而给电网带来的调度困难等问题,电网根据预测的功率值可以使风电更平稳的并入;
基于模型预测控制(MPC)的微电网调度优化的研究（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
04-06 375
微电网的腾空出世对于国家能源体系和经济发展具有极其重要的意义。虽然在能源利用和电力运行等方面发挥着重要作用，但在规划设计、保护与控制等方面仍存在诸多问题需要解决[7-9]。在微电网的优化调度方面，微电网和传统微电网存在着较大的差异，主要有以下差异:微电网内分布式电源品类繁多，运行方式和运行特点各有不同，可再生能源的功率特性具有随机性和间歇性;构建优化目标函数需要从经济效益、环保效益、供电可靠性等角度进行思考;
MATLB|基于matpower优化调度的风力模型预测
weixin_46039719的博客
07-14 938
风光新能源出力受夭气、气候影响巨大,短期、中长期电力供应均处于难预测状态。受风向、风力、光照强度等影响,风光出力具有随机性、波动性、间歇性等特点,新能源日内出力波折;寒潮或连晴高温等极端气候下,电力需求陡增,但新能源最小出力可能处于较低水平，平衡支 撑能力不足。大规模新能源并网,新能源电力、电量占比不断提高,消纳与利用率矛盾突出:与常规机组相互挤占通道,重要断面满功率运行压力较大;风电反调峰特性突出,加剧电网调峰困难,消纳与利用率相互制约,保证消纳水平的基础上,利用率存在下降的趋势。在大型风电场附近如果有5
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于LSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
10-03 857
在能源和人工智能领域具有重要意义。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门结构解决了传统RNN中的“长期依赖”问题，从而能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征，这对于风电功率预测尤为关键。
优化风电功率预测的GWO-LSTM算法及Matlab实现
2301_78484069的博客
07-22 352
GWO算法模拟了灰狼群体的行为，通过模拟不同灰狼之间的互相搜索和寻找猎物的过程，从而找到最优解。在Matlab中，我们可以使用“trainNetwork”函数来训练网络，并使用GWO优化器作为其参数。在本实验中，我们将网络训练100个时期，每个时期中包含200次迭代。在本实验中，我们使用了2个LSTM层，每个层有256个隐藏神经元。近年来，GWO-LSTM算法成为了一个热门的选择，其能够有力地提高风电功率预测的准确性。在使用该代码实验后，我们得到了一个优化的GWO-LSTM算法模型，可以用于风电功率预测。
基于LSTM神经网络的风电功率预测研究（Matlabb代码实现）
weixin_67304359的博客
08-25 800
LSTM是一种特殊的RNN结构，它通过引入遗忘门、输入门和输出门三个门结构，实现了对时间序列数据中重要信息的保留和无用信息的遗忘，从而解决了传统RNN在处理长序列数据时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM的这种特性使其在时间序列预测任务中表现出色。
Python LSTM模型预测风力发电功率项目源码与数据集
资源摘要信息:"Python使用LSTM（长短期记忆）循环神经网络预测风力发电厂中风机产生的功率项目源码+数据集.zip" 1. 项目背景与目的： 本项目旨在利用Python编程语言结合LSTM循环神经网络技术，对风力发电厂中风机...
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