基于卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
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内容介绍
在过去的几年里，随着可再生能源的快速发展，风电发电成为了一种越来越受关注的清洁能源形式。然而，由于风力发电的不确定性和不稳定性，准确预测风电功率成为了一个重要的问题。为了解决这个问题，研究人员们提出了各种各样的预测模型和算法。
在本文中，我们将介绍一种基于卷积神经网络结合长短记忆网络的算法流程，用于实现风电功率的多输入单输出回归预测。这种算法结合了卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM），能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征，并提高预测的准确性。
首先，我们需要收集风电场的相关数据。这些数据包括风速、风向、温度等多个输入变量，以及对应的风电功率作为输出变量。这些数据可以通过传感器等设备进行实时采集，或者从历史记录中获取。
接下来，我们需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、缺失值处理、数据平滑等步骤。我们还可以进行特征工程，提取一些与风电功率相关的特征，以进一步改善预测性能。
然后，我们将数据集划分为训练集和测试集。通常情况下，我们会将数据集按照时间顺序划分，以确保测试集中的数据不会在训练过程中被使用到。
接下来，我们构建CNN-LSTM模型。卷积神经网络（CNN）用于提取输入数据中的空间特征，而长短记忆网络（LSTM）则用于捕捉输入数据中的时间序列特征。这两个网络相互结合，可以更好地处理风电功率预测中的时空关系。
在模型构建过程中，我们需要选择合适的网络结构和超参数。这可以通过交叉验证等方法来确定。我们还可以使用正则化技术，如L1或L2正则化，以防止过拟合。
接下来，我们使用训练集对模型进行训练。在训练过程中，我们使用误差函数（如均方误差）来衡量预测值与真实值之间的差异，并使用反向传播算法来更新模型的参数。
训练完成后，我们使用测试集对模型进行评估。我们可以计算各种评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，来评估模型的性能。
最后，我们可以使用训练好的模型对未来的风电功率进行预测。通过输入相关的变量，模型可以输出对应的风电功率值。这样，我们就可以在实际应用中使用该算法来进行风电功率的预测。
总之，基于卷积神经网络结合长短记忆网络的风电功率预测算法流程能够有效地捕捉时空特征，提高预测的准确性。通过对风电场数据的收集、预处理和模型训练，我们可以实现对风电功率的准确预测，为风电发电的运营和管理提供有力的支持。这种算法在可再生能源领域具有广泛的应用前景，值得进一步研究和探索。
部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 张子华,李琰,徐天奇,等.基于VMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测研究[J].云南民族大学学报：自然科学版, 2023.
[2] 李卓,叶林,戴斌华,等.基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络超短期风电功率预测方法[J].高电压技术, 2022(6):2117-2127.
[3] 姚越,刘达.基于注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆网络的短期风电功率预测[J].现代电力, 2022(002):039.