融合LSTM与自注意力机制的多步光伏功率预测新模型解析

这篇论文《Improved multistep ahead photovoltaic power prediction model based on LSTM and self-attention with weather forecast data》(2024, Applied Energy)聚焦在 多步光伏功率预测 中,如何结合 LSTM 与自注意力机制(self-attention),并 有效引入天气预报数据 来提升预测准确性。

论文核心思想(One-sentence summary)

本文提出一种融合 LSTM 和 Transformer 的混合预测模型 LSTMformer,首次系统性地将 历史与天气预报数据 融合输入,显著提升了光伏发电的多步预测准确性,特别适用于 中长期预测任务。

研究背景与问题

为什么要预测光伏功率?

光伏发电具有 随机性与波动性强 的特点,精确预测其输出是保障电网稳定、提高可再生能源接入率的关键。

现有方法存在的问题:

传统统计模型(ARIMA等) 对非平稳天气场景适应性差;

1.纯LSTM 在长序列预测中精度迅速下降;

2.Transformer 虽强大但不擅长建模时间依赖关系;

3.很少有模型有效利用天气"预报数据",多数仅用历史天气。

主要贡献与创新点

提出LSTMformer:LSTM+Self-Attention的混合架构

LSTM 处理时间序列特征

Transformer 捕捉多变量间的相关性

Attention 融合天气预报信息

→ 实现短期、长期预测双提升。

设计通用天气预报数据注入方式,适配多种模型架构(LSTM、seq2seq、Transformer);

历史数据 + 天气预报数据联合输入

无需复杂预处理,直接拼接或嵌入模型中

实证验证(2年5个月的真实建筑光伏数据):

LSTMformer相较传统LSTM:

长期预测R² 提升 22.5%,整体提升 26.4%

少量历史数据输入时也能保持高精度(1小时即可达R²=0.921)

实验设置

数据来源:日本千叶县浦安市某建筑实际监测数据(2020年11月~2023年3月)

特征:

光伏输出功率(PV Power)、GHI、温度、湿度、气压、风速、日照时长等共11个气象变量。

房屋太阳能光伏板的外观:

PV规格:

模型对比:LSTM、BiLSTM、seq2seq(带attention)、Transformer、LSTMformer

指标:RMSE、MAE、R²(决定系数)

关键实验结果

1.LSTMformer 综合指标最优;

2.即使在输入序列缩短(如仅输入1小时)时,LSTMformer依然保持高精度;

3.相比Transformer,LSTMformer更能结合时间序列依赖与变量间相关性,适合多步预测。

结语

在光伏功率预测任务中,单一依赖LSTM或Transformer已无法应对日益复杂的时间-变量关联模式。LSTMformer作为一种兼具时间建模能力与多变量建模能力的架构,在中长期预测中展现出强大优势。未来,如何进一步增强对天气预报误差的容忍性,是该方向继续演进的关键。

相关推荐
Ivanqhz1 小时前
LR算法中反向最右推导(Reverse RightMost Derivation)
人工智能·算法
whltaoin1 小时前
AI 超级智能体全栈项目阶段四:学术分析 AI 项目 RAG 落地指南:基于 Spring AI 的本地与阿里云知识库实践
人工智能·spring·阿里云·向量数据库·rag
sheji34161 小时前
【开题答辩全过程】以 Web数据挖掘在电子商务中的应用研究为例,包含答辩的问题和答案
前端·人工智能·数据挖掘
진영_1 小时前
Transformer(一)---背景介绍及架构介绍
人工智能·深度学习·transformer
zzywxc7871 小时前
AI赋能千行百业:金融、医疗、教育、制造业的落地实践与未来展望
java·人工智能·python·microsoft·金融·golang·prompt
星楠_0012 小时前
logits和softmax分布
人工智能·python·深度学习
大千AI助手2 小时前
二元锦标赛:进化算法中的选择机制及其应用
人工智能·算法·优化·进化算法·二元锦标赛·选择机制·适应生存
IT_陈寒2 小时前
Python开发者必坑指南:3个看似聪明实则致命的‘优化’让我损失了50%性能
前端·人工智能·后端
落羽的落羽2 小时前
【Linux系统】快速入门一些常用的基础指令
linux·服务器·人工智能·学习·机器学习·aigc
aopstudio3 小时前
llms.txt:为大模型打造的“网站说明书”
人工智能·python·llm·开发者工具