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。

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