VMD-CNN-BiLSTM风电预测
时间: 2025-05-01 09:23:20 浏览: 28
### 基于 VMD-CNN-BiLSTM 的风电功率预测方法
#### 变分模态分解 (VMD)
变分模态分解是一种自适应信号处理技术,能够将复杂的时间序列数据分解成多个固有模态函数(IMF)[^4]。对于风电功率预测而言,VMD可以有效地分离原始风力发电数据中的不同频率成分,从而减少噪声干扰并提高后续模型的学习效率。
```python
import numpy as np
from pyvmd import VMD
def vmd_decomposition(signal, alpha=2000, tau=0.1, K=5, DC=0, init=1, tol=1e-7):
u, _, _ = VMD(signal, alpha, tau, K, DC, init, tol)
return u.sum(axis=0) # 返回重构后的信号
```
#### 卷积神经网络 (CNN)
CNN擅长捕捉局部的空间结构信息,在此应用中主要用于提取风速、温度等气象参数之间的关联特性[^2]。通过构建多层卷积层与池化操作相结合的方式,可以从高维输入特征图中自动发现潜在模式。
```python
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, padding='same')
self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
...
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
...
return x
```
#### 双向长短期记忆网络 (BiLSTM)
相比于单向LSTM,BiLSTM能够在正反两个方向上传播历史状态,使得当前时刻的状态不仅取决于过去的信息也受到未来的影响。这有助于更全面地理解时间序列的整体趋势和发展规律[^4]。
```python
class BiLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim):
super(BiLSTM, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim)
def forward(self, x):
h_lstm, _ = self.lstm(x)
out = self.fc(h_lstm[:, -1, :])
return out
```
#### 组合架构设计
为了充分利用各部分的优势,通常会先采用VMD预处理原始观测值;接着送入由若干个一维卷积单元组成的编码器来获取低级表征;最后经过双向循环层聚合上下文语境之后输出最终预测结果。整个流程如下所示:
1. 使用`vmd_decomposition()` 函数对采集到的历史风电产量进行初步净化;
2. 将清理过的样本集喂给定义好的 `CNN` 类实例完成特征映射;
3. 把第二步得到的结果传递至 `BiLSTM` 对象内部做进一步分析计算得出预期目标变量估计值。
这种混合策略综合考虑到了物理意义层面的因素以及统计学上的考量,因此往往能取得更好的泛化性能表现。
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