门户建设网站方案,山东城乡建设厅网站首页,seo教程 百度网盘,个人网页html光伏功率预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的光伏功率预测 目录 光伏功率预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的光伏功率预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
光伏功率预测 | LSTM多变量单步光伏功率预测#xff08;Matlab完整源码和…光伏功率预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的光伏功率预测 目录 光伏功率预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的光伏功率预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
光伏功率预测 | LSTM多变量单步光伏功率预测Matlab完整源码和数据
LSTM长短期记忆网络由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出旨在解决传统RNN存在的长期依赖问题。其核心结构包括 细胞状态Cell State 和三个门控机制
遗忘门Forget Gate 决定细胞状态中哪些信息需要被丢弃通过Sigmoid函数输出0-1的权重。 输入门Input Gate 筛选当前输入如气象数据、历史功率中需要保留的信息并更新细胞状态。输出门Output Gate 控制细胞状态对当前时刻隐藏状态 h t h_t ht的输出影响最终预测结果。
优势通过门控机制和细胞状态的恒定误差流LSTM能有效捕捉时间序列中的长期依赖关系尤其适合光伏功率这类受历史气象条件影响显著的任务。
单步预测的适用场景与技术特点
定义单步预测指利用历史数据 t − k t-k t−k至 t t t的输入如气象变量、历史功率预测 t 1 t1 t1时刻的输出功率。与多步预测对比 误差累积单步预测每次使用真实值输入避免多步预测中误差迭代传播的问题。适用性适合短期调度如日内电力平衡、实时性要求高的场景。 LSTM单步预测流程 输入维度 [ b a t c h _ s i z e , t i m e _ s t e p s , f e a t u r e s ] [batch\_size, time\_steps, features] [batch_size,time_steps,features]例如滑动窗口长度为24小时、包含5个气象变量。输出层单神经元全连接层直接输出下一时刻功率值。 评估指标与模型验证
常用指标 RMSE均方根误差反映预测值与实际值的偏差计算公式 RMSE 1 n ∑ i 1 n ( y ^ i − y i ) 2 \text{RMSE} \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i1}^n (\hat{y}_i - y_i)^2} RMSEn1i1∑n(y^i−yi)2 MAE平均绝对误差衡量预测误差的绝对值平均。 R²决定系数评估模型拟合优度接近1表示解释力强。 实际应用标准 光伏功率预测允许误差范围通常为±10%晴天至±20%极端天气。在山西电力市场案例中预测偏差均值-0.03p.u.表明模型普遍略高估实际出力。
LSTM多变量单步预测通过整合气象时序特征与门控机制在光伏功率预测中展现出高精度与鲁棒性。未来研究可进一步探索多模态数据融合与在线学习机制以应对复杂气象条件下的预测挑战。
程序设计
完整代码获取链接光伏功率预测 | LSTM多变量单步光伏功率预测Matlab完整源码和数据 %% 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
result xlsread(北半球光伏数据.xlsx);%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数
or_dim size(result, 2); % 原始特征输出数目
kim 4; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测%% 划分数据集
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%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
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);%% 数据归一化
[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);%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据以及3维数据需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
