【多变量输入单步预测】基于CEEMDAN-VMD-CNN-BILSTM的风电功率预测研究附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 在当前全球能源结构转型的大背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，其开发利用受到了广泛关注。然而，风能发电具有间歇性和波动性的特点，对电力系统的稳定性和可靠性提出了挑战。因此，准确预测风电功率对于电力系统的调度和管理至关重要。本研究提出了一种基于综合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）-变分模态分解（VMD）-卷积神经网络（CNN）-双向长短期记忆网络（BILSTM）的多变量输入单步风电功率预测模型，并提供了Matlab代码实现。 CEEMDAN是一种改进的经验模态分解方法，它通过引入白噪声，将待分析信号分解为若干个本征模态函数（IMF），这些IMF能够在不同尺度上反映信号的特征。VMD是一种新的信号处理技术，旨在将信号分解为若干个具有不同中心频率的带通信号模式，并获得各个模式的IMF分量。CNN是一种深度学习模型，通过模拟人脑视觉系统的结构和工作方式，能够在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性的成果。BILSTM则是LSTM的一种变体，它能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。 将这些方法综合运用到风电功率预测中，能够有效地提高预测的准确性和稳定性。本研究首先利用CEEMDAN对原始风电功率数据进行分解，得到多个IMF分量；随后，对这些分量进行VMD处理，提取有用的模态；接着，将提取的模态特征输入到CNN中进行特征学习和提取；使用BILSTM网络进行时间序列预测。整个过程参数化编程，便于研究者根据具体问题调整参数，同时代码中包含了大量的注释，方便理解每个步骤的编程逻辑。 本研究的Matlab代码已经经过测试，适用于多种版本的Matlab环境（包括Matlab2014、Matlab2019a、Matlab2024a），并且提供了附赠的案例数据，便于使用者直接运行程序。该代码不仅适用于风电功率预测，还可以扩展应用到其他时间序列预测问题中。这使得其非常适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计，有助于提高学生对相关理论知识的理解和实践操作能力。 本研究提出的风电功率预测方法和Matlab代码实现，不仅具有较高的实用价值，而且对于学术研究和教学实践都具有重要的意义。随着可再生能源的持续发展，这一研究方向预计将会吸引更多学者的关注和深入探索。