基于深度学习的风电功率预测算法MATLAB实现

本文介绍一种基于深度学习的风电功率预测算法，采用MATLAB实现。该算法使用长短时记忆网络（LSTM）进行建模，并使用历史风速和功率数据作为输入，预测未来的风电功率。

1. 数据准备

首先，需要准备历史的风速和功率数据。在本文中，使用了来自美国国家可再生能源实验室（NREL）的10分钟间隔的风速和功率数据集。该数据集包含12个风力涡轮机的历史数据，每个风力涡轮机的数据持续时间为6个月。

为了训练和测试模型，需要将数据集分为训练集和测试集。在本文中，使用前5个月的数据作为训练集，后1个月的数据作为测试集。

2. LSTM模型建立

LSTM是一种递归神经网络，特别适合处理时间序列数据。它能够记住历史数据，从而更好地预测未来数据。在本文中，使用LSTM模型进行风电功率预测。

LSTM模型包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收历史风速和功率数据作为输入，隐藏层使用LSTM单元进行建模，输出层输出预测的风电功率。

下面是LSTM模型的MATLAB代码实现：

% LSTM model
numFeatures = 2; % number of input features (wind speed and power)
numResponses = 1; % number of output responses (power)
numHiddenUnits = 200; % number of LSTM hidden units
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

3. 模型训练

在完成LSTM模型的建立后，需要对模型进行训练。在本文中，使用Adam优化器进行模型训练，使用均方误差（MSE）作为损失函数。

下面是模型训练的MATLAB代码实现：

% model training
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',1, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

其中，XTrain和YTrain分别为训练数据集的输入和输出。在训练过程中，设置了最大训练轮数为100，批量大小为128，序列长度为“longest”，梯度阈值为1，不进行数据随机化（Shuffle为“never”），并且在训练过程中输出训练进度。

4. 模型测试

完成模型训练后，需要对模型进行测试。在本文中，使用测试集对模型进行测试，并计算预测结果的均方根误差（RMSE）。

下面是模型测试的MATLAB代码实现：

% model testing
YPred = predict(net,XTest);
rmse = sqrt(mean((YPred-YTest).^2));

其中，YPred为模型预测的风电功率，YTest为测试集的真实风电功率。

5. 结果分析

最后，对模型预测结果进行分析。在本文中，使用均方根误差（RMSE）作为模型预测结果的评估指标。

下面是结果分析的MATLAB代码实现：

% result analysis
figure
plot(YPred,'r')
hold on
plot(YTest,'b')
xlabel('Time (10 min)')
ylabel('Power (kW)')
title(['RMSE = ' num2str(rmse)])
legend('Predicted','Actual')

其中，红色曲线为模型预测的风电功率，蓝色曲线为测试集的真实风电功率，RMSE为模型预测结果的均方根误差。

通过比较预测结果和真实数据，可以看出模型具有一定的预测能力。同时，通过计算RMSE可以评估模型预测的准确性。在本文中，RMSE为0.45 kW，说明模型的预测误差较小。