光伏功率預測 | MATLAB實現基于LSTM長短期記憶神經網絡的光伏功率預測

效果一覽

基本介紹

光伏功率預測 | LSTM多變量單步光伏功率預測（Matlab完整源碼和數據）

LSTM（長短期記憶網絡）由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，旨在解決傳統RNN存在的長期依賴問題。其核心結構包括 細胞狀態（Cell State） 和三個門控機制：

1. 遺忘門（Forget Gate） ：決定細胞狀態中哪些信息需要被丟棄，通過Sigmoid函數輸出0-1的權重。
   
2. 輸入門（Input Gate） ：篩選當前輸入（如氣象數據、歷史功率）中需要保留的信息，并更新細胞狀態。
3. 輸出門（Output Gate） ：控制細胞狀態對當前時刻隱藏狀態$h_t$的輸出，影響最終預測結果。

優勢：通過門控機制和細胞狀態的恒定誤差流，LSTM能有效捕捉時間序列中的長期依賴關系，尤其適合光伏功率這類受歷史氣象條件影響顯著的任務。

單步預測的適用場景與技術特點

1. 定義：單步預測指利用歷史數據$t?k$至$t$的輸入（如氣象變量、歷史功率），預測$t+1$時刻的輸出功率。
2. 與多步預測對比：
   • 誤差累積：單步預測每次使用真實值輸入，避免多步預測中誤差迭代傳播的問題。
   • 適用性：適合短期調度（如日內電力平衡）、實時性要求高的場景。
3. LSTM單步預測流程：
   • 輸入維度：$[batch\_size,time\_steps,features]$，例如滑動窗口長度為24小時、包含5個氣象變量。
   • 輸出層：單神經元全連接層，直接輸出下一時刻功率值。
     

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評估指標與模型驗證

1. 常用指標：

   • RMSE（均方根誤差）：反映預測值與實際值的偏差，計算公式：
     $$\text{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n({\hat{y}}_i?y_i{)}^2}$$

   • MAE（平均絕對誤差）：衡量預測誤差的絕對值平均。

   • R2（決定系數）：評估模型擬合優度，接近1表示解釋力強。

2. 實際應用標準：
   • 光伏功率預測允許誤差范圍通常為±10%（晴天）至±20%（極端天氣）。
   • 在山西電力市場案例中，預測偏差均值-0.03p.u.，表明模型普遍略高估實際出力。

LSTM多變量單步預測通過整合氣象時序特征與門控機制，在光伏功率預測中展現出高精度與魯棒性。未來研究可進一步探索多模態數據融合與在線學習機制，以應對復雜氣象條件下的預測挑戰。

程序設計

完整代碼獲取鏈接：光伏功率預測 | LSTM多變量單步光伏功率預測（Matlab完整源碼和數據）

%%  清空環境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  導入數據
result = xlsread('北半球光伏數據.xlsx');%%  數據分析
num_samples = length(result);  % 樣本個數
or_dim = size(result, 2);      % 原始特征+輸出數目
kim =  4;                      % 延時步長（kim個歷史數據作為自變量）
zim =  1;                      % 跨zim個時間點進行預測%%  劃分數據集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)];
end%%  數據集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度%%  劃分訓練集和測試集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  數據歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  數據平鋪
%   將數據平鋪成1維數據只是一種處理方式
%   也可以平鋪成2維數據，以及3維數據，需要修改對應模型結構
%   但是應該始終和輸入層數據結構保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718