EI级 | Matlab实现VMD-TCN-LSTM变分模态分解结合时间卷积长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测
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内容介绍
摘要
光伏发电作为一种清洁可再生能源，受到越来越多的关注。然而，光伏发电具有间歇性和波动性，给电网稳定运行带来挑战。因此，准确预测光伏发电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。
本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）的时间卷积神经网络（TCN）结合长度记忆时间网络（LSTM）的光伏发电出力预测方法。首先，采用VMD将光伏发电出力时间序列分解为多个模态分量，提取不同时间尺度的特征信息。然后，将分解后的模态分量作为输入，通过TCN和LSTM网络进行学习和预测。最后，将预测结果进行融合，得到最终的光伏发电出力预测值。
1. 引言
光伏发电作为一种清洁可再生能源，受到越来越多的关注。然而，光伏发电具有间歇性和波动性，给电网稳定运行带来挑战。因此，准确预测光伏发电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度学习模型在光伏发电出力预测领域取得了良好的效果。然而，传统深度学习模型通常难以捕捉光伏发电出力时间序列中不同时间尺度的特征信息。为了解决这一问题，本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）的时间卷积神经网络（TCN）结合长度记忆时间网络（LSTM）的光伏发电出力预测方法。
2. 方法
本文提出的光伏发电出力预测方法主要包括以下几个步骤：
-
**数据预处理：**首先，将光伏发电出力时间序列进行归一化处理，使其值域在[0, 1]之间。然后，将归一化后的时间序列划分为训练集和测试集。
-
**变分模态分解（VMD）：**VMD是一种自适应时频分析方法，能够将光伏发电出力时间序列分解为多个模态分量，提取不同时间尺度的特征信息。
-
*时间卷积神经网络（TCN）：**TCN是一种专门用于处理时间序列数据的深度学习模型。TCN的结构与卷积神经网络（CNN）类似，但TCN中的卷积层被替换为时间卷积层。时间卷积层能够捕捉时间序列中不同时间尺度的特征信息。
-
**长度记忆时间网络（LSTM）：**LSTM是一种循环神经网络（RNN），能够学习和记忆长期依赖关系。LSTM的结构包括输入门、遗忘门和输出门，能够控制信息的流入、遗忘和输出。
-
**预测：**将分解后的模态分量作为输入，通过TCN和LSTM网络进行学习和预测。最后，将预测结果进行融合，得到最终的光伏发电出力预测值。
3. 实验结果
本文在真实的光伏发电出力数据集上对提出的方法进行了实验评估。实验结果表明，提出的方法能够准确预测光伏发电出力，优于其他传统深度学习模型。
4. 结论
本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）的时间卷积神经网络（TCN）结合长度记忆时间网络（LSTM）的光伏发电出力预测方法。实验结果表明，提出的方法能够准确预测光伏发电出力，优于其他传统深度学习模型。因此，提出的方法可以为光伏发电出力预测提供一种新的思路。
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] 成睿,李素敏,毛嘉骐,等.基于时序InSAR监测的VMD-SSA-LSTM矿区地表形变预测模型研究[J].化工矿物与加工, 2023, 52(8):39-46.
[2] 高晓芝,郭旺,郭英军,等.基于SSA-VMD-LSTM-NKDE的短期风电功率概率预测[J].河北科技大学学报, 2023, 44(4):323-334.DOI:10.7535/hbkd.2023yx04001.
[3] 林涛,王建君,张达.基于VMD-BA-LSTM的短期风向预测研究[J].高技术通讯, 2021, 31(6):7.DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2021.06.010.