机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测

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1 数据处理

1.1 导入库文件

import matplotlib.pyplot as plt  

from sampen import sampen2  # sampen库用于计算样本熵

from vmdpy import VMD  # VMD分解库

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error, mean_absolute_percentage_error 

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout, LSTM, GRU

from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, EarlyStopping

warnings.filterwarnings('ignore')  

1.2 导入数据集

实验数据集采用数据集8：新疆光伏风电数据集，数据集包括组件温度(℃) 、温度(°) 气压(hPa)、湿度(%)、总辐射(W/m2)、直射辐射(W/m2)、散射辐射(W/m2)、实际发电功率(mw)特征，时间间隔15min。对数据进行可视化

data_raw = pd.read_excel("E:\\课题\\08数据集\\新疆风电光伏数据\\光伏2019.xlsx")

from itertools import cycle

def visualize_data(data, row, col):

    cycol = cycle('bgrcmk')

    cols = list(data.columns)

    fig, axes = plt.subplots(row, col, figsize=(16, 4))

    if row == 1 and col == 1:  # 处理只有1行1列的情况

        axes = [axes]  # 转换为列表，方便统一处理

    for i, ax in enumerate(axes.flat):

        if i < len(cols):

            ax.plot(data.iloc[:,i], c=next(cycol))

            ax.set_title(cols[i])

            ax.axis('off')  # 如果数据列数小于子图数量，关闭多余的子图

    plt.subplots_adjust(hspace=0.6)

visualize_data(data_raw.iloc[:,1:], 2, 4)

​单独查看部分功率数据，发现有较强的规律性。

​因为只是单变量预测，只选取实际发电功率(mw)数据进行实验。

1.3 缺失值分析

首先查看数据的信息，发现并没有缺失值

data_raw.info()

进一步统计缺失值

data_raw.isnull().sum()

2 VMD经验模态分解

使用VMD将目标信号分解成若干个模态，进一步可视化分解结果

def vmd_decompose(series=None, alpha=2000, tau=0, K=7, DC=0, init=1, tol=1e-7, draw=True): 

    # 得到 VMD 分解后的各个分量、分解后的信号和频率

    imfs_vmd, imfs_hat, omega = VMD(series, alpha, tau, K, DC, init, tol)  

    # 将 VMD 分解分量转换为 DataFrame, 并重命名

    df_vmd = pd.DataFrame(imfs_vmd.T)

    df_vmd.columns = ['imf'+str(i) for i in range(K)]

df_vmd = vmd_decompose(data_raw['实际发电功率(mw)'])  # 对 df_raw_data['AQI'] 进行 VMD 分解，并将结果赋值给 df_vmd

# 绘制 df_vmd 的数据，以子图形式显示每个分量

ax = df_vmd.plot(title='VMD Decomposition', figsize=(16,8), subplots=True,fontsize=16)

    a.legend(loc='upper right',prop={'size': 14})

    plt.subplots_adjust(hspace=0.5)

将原始数据和分解后的模态合并

df_vmd['sum'] = data_raw['实际发电功率(mw)']  # 将 data_raw['实际发电功率(mw)']添加到 df_vmd 中的 'sum' 列

这里利用VMD-LSTM进行预测的思路是通过VMD将原始功率分解为多个变量，然后将分解变量作为输入特征，将原始出力功率作为标签，将单变量转为多变量进行预测。

3 构造训练数据

构造训练数据，也是真正预测未来的关键。首先设置预测的timesteps时间步、predict_steps预测的步长（预测的步长应该比总的预测步长小），length总的预测步长，参数可以根据需要更改。

timesteps = 96*5 #构造x，为96*5个数据,表示每次用前96*5个数据作为一段

predict_steps = 96 #构造y，为96个数据，表示用后96个数据作为一段

length = 96 #预测多步，预测96个数据

通过前5天的timesteps数据预测后一天的数据predict_steps个，需要对数据集进行滚动划分（也就是前timesteps行的特征和后predict_steps行的标签训练，后面预测时就可通过timesteps行特征预测未来的predict_steps个标签）。因为是多变量，特征和标签分开划分，不然后面归一化会有信息泄露的问题。

# 整体的思路也就是，前面通过前timesteps个数据训练后面的predict_steps个未来数据

# 预测时取出前timesteps个数据预测未来的predict_steps个未来数据。

def create_dataset(datasetx,datasety,timesteps=36,predict_size=6):

    for each in range(len(datasetx)-timesteps - predict_steps):

        x = datasetx[each:each+timesteps]

        y = datasety[each+timesteps:each+timesteps+predict_steps]

数据处理前，需要对数据进行归一化，按照上面的方法划分数据，这里返回划分的数据和归一化模型，函数的定义如下：

def data_scaler(datax,datay):

    scaler1 = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))

    scaler2 = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))

    datax = scaler1.fit_transform(datax)

    datay = scaler2.fit_transform(datay)

    # 用前面的数据进行训练，留最后的数据进行预测

    trainx, trainy = create_dataset(datax[:-timesteps-predict_steps,:],datay[:-timesteps-predict_steps,0],timesteps, predict_steps)

    trainx = np.array(trainx)

    trainy = np.array(trainy)

    return trainx, trainy, scaler1, scaler2

然后对数据按照上面的函数进行划分和归一化。通过前5天的96*5数据预测后一天的数据96个，需要对数据集进行滚动划分（也就是前96*5行的特征和后96行的标签训练，后面预测时就可通过96*5行特征预测未来的96个标签）

datay = df_vmd[:,-1].reshape(df_vmd.shape[0],1)

trainx, trainy, scaler1, scaler2 = data_scaler(datax, datay)

4 LSTM模型训练

首先搭建模型的常规操作，然后使用训练数据trainx和trainy进行训练，进行50个epochs的训练，每个batch包含128个样本（建议使用GPU进行训练）。预测并计算误差，训练好将模型保存，并进行可视化，将这些步骤封装为函数。

def LSTM_model_train(trainx, trainy):

    gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')

        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

    start_time = datetime.datetime.now()

    model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, feature_num), return_sequences=True))

    model.add(Dropout(0.5))

    model.add(LSTM(64, return_sequences=False))

    model.add(Dense(predict_steps))

    model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")

    model.fit(trainx, trainy, epochs=50, batch_size=128)

    end_time = datetime.datetime.now()

    running_time = end_time - start_time

    model.save('vmd_lstm_model.h5')

model = LSTM_model_train(trainx, trainy)

5 预测

首先加载训练好后的模型

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('vmd_lstm_model.h5')

准备好需要预测的数据，训练时保留了6天的数据，将前5天的数据作为输入预测，将预测的结果和最后一天的真实值进行比较。

y_true = datay[-timesteps-predict_steps:-timesteps]

x_pred = datax[-timesteps:]

预测并计算误差，并进行可视化，将这些步骤封装为函数。

def predict_and_plot(x, y_true, model, scaler, timesteps):

    predict_x = np.reshape(x, (1, timesteps, feature_num))  

    predict_y = model.predict(predict_x)

    predict_y = scaler.inverse_transform(predict_y)

    y_predict.extend(predict_y[0])

    r2 = r2_score(y_true, y_predict)

    rmse = mean_squared_error(y_true, y_predict, squared=False)

    mae = mean_absolute_error(y_true, y_predict)

    print("r2: %.2f\nrmse: %.2f\nmae: %.2f\nmape: %.2f" % (r2, rmse, mae, mape))

    cycol = cycle('bgrcmk')

    plt.figure(dpi=100, figsize=(14, 5))

    plt.plot(y_true, c=next(cycol), markevery=5)

    plt.plot(y_predict, c=next(cycol), markevery=5)

    plt.legend(['y_true', 'y_predict'])

y_predict_nowork = predict_and_plot(x_pred, y_true, model, scaler2, timesteps)

最后得到可视化结果，发下可视化结果并不是太好，可以通过调参和数据处理进一步提升模型预测效果。