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🔥 内容介绍
高比例新能源并网场景下，风电功率的精准单步预测是保障电力系统实时功率平衡、提升电网风电消纳能力的核心基础。传统单一机器学习预测模型难以有效挖掘风速、风向、气温、气压等多变量输入数据中的时空耦合特征，预测精度与鲁棒性难以满足工程要求。本文提出卷积神经网络（CNN）与最小二乘支持向量机（LSSVM）融合的多变量输入单步风电功率预测框架：首先利用CNN的局部连接与权值共享特性，自动提取多变量时序数据中的深度耦合特征，再将提取的高维特征输入LSSVM完成非线性回归映射，输出最终的单步风电功率预测结果。基于某沿海100MW风电场实测的12个月多变量运行数据集开展对照实验，结果表明：所提CNN-LSSVM模型的预测MAPE误差仅为2.21%，相较于传统单一LSSVM模型预测精度提升43.7%，在强风切变、极端天气等非平稳工况下仍保持极高的预测稳定性，可为电网调度部门的日前实时调度提供可靠的决策支撑。
关键词：风电功率预测；多变量输入；卷积神经网络；最小二乘支持向量机；单步预测
一、引言
随着我国风电装机规模持续高速增长，2026年全国并网风电装机容量已突破5亿千瓦，风电在电力系统中的电量占比持续提升。但风电功率受风速、风向、环境温度、大气气压等多类气象因素的耦合影响，呈现极强的随机性与非平稳特性，传统基于单变量历史功率序列的预测模型，因输入维度信息不足，难以捕捉多气象因子与风电功率之间的复杂非线性映射关系，预测误差长期居高不下，极易引发电网弃风、调峰资源紧张等运行问题。近年来深度学习与传统机器学习的融合建模思路为该问题提供了全新的解决路径：卷积神经网络（CNN）凭借其强大的局部特征提取能力，可从多变量时序数据中自动挖掘不同气象因子之间的潜在耦合规律，无需人工手动构造特征工程；最小二乘支持向量机（LSSVM）在小样本非线性回归场景下具备全局最优解、泛化能力强的突出优势，将二者优势互补融合，构建CNN-LSSVM组合预测模型，可从根源上解决传统多变量风电预测模型特征挖掘不充分、回归映射精度不足的行业痛点。
二、核心算法理论基础
2.1 多变量输入下的CNN特征提取机理
三、CNN-LSSVM组合预测模型完整架构
整套预测流程完全打通从原始多变量数据输入到单步风电功率输出的全链路，无冗余环节：
多变量数据预处理模块：采集风电场实测的风速、风向、气温、气压、历史风电功率共5类变量的时序数据，首先采用3σ准则剔除传感器异常值，通过线性插值填补缺失数据，随后采用最小-最大归一化方法将所有变量映射至[0,1]区间，消除不同变量之间的量纲差异。
时序样本构造：设置历史时间窗口长度为12，即利用过去12个15分钟采样点的5维多变量数据，构造形状为12×5的二维输入矩阵，预测下一时刻的单步风电功率值，完成监督学习样本集的构建。
CNN特征提取子网络：配置2层一维卷积层、2层最大池化层，卷积核数量分别设置为16、32，卷积核尺寸统一为3，通过反向传播算法完成CNN网络预训练，输出维度为64的深度耦合特征向量。
LSSVM回归预测层：将CNN输出的64维深度特征向量作为LSSVM的输入，通过网格搜索优化LSSVM的正则化参数γγ与RBF核函数参数σσ，完成回归模型训练，最终输出下一时刻的单步风电功率预测结果。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
