VMD-TCN-LSTM预测基于变分模态分解的时间卷积神经网络结合长度记忆时间网络实现光伏预测附matlab代码

 ?作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

??个人主页:Matlab科研工作室

??个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击??

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

?? 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:

  1. **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。

  2. **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。

  3. **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。

  4. **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.

?? 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
??  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

??  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合