如何做
风电功率预测是一项重要的任务，可以帮助优化风电发电效率和电网调度。为了提高风电功率预测的准确性，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）结合长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及向量加权平均算法（Vector Weighted Average）进行优化。
首先，卷积神经网络（CNN）可以有效地提取输入数据的空间特征。对于风电功率预测，你可以将历史的风速、风向、温度等数据作为输入，并通过CNN提取它们之间的空间关系和特征。
其次，长短期记忆网络（LSTM）是一种适用于时间序列数据建模的循环神经网络。在风电功率预测中，你可以将CNN提取的空间特征作为LSTM的输入，用于学习时间序列之间的依赖关系和模式。LSTM可以捕捉到风速、风向等变量之间的长期和短期依赖，从而更好地预测风电功率的变化趋势。
最后，为了进一步提高预测的准确性，可以引入向量加权平均算法。该算法可以对多个模型的预测结果进行加权平均，其中权重向量可以根据模型的性能和置信度进行自适应调整。这样可以利用多个模型的优势，提高整体预测的鲁棒性和准确性。
综上所述，你可以按照以下步骤来优化风电功率预测：
使用卷积神经网络（CNN）提取输入数据的空间特征。
将CNN的输出作为长短期记忆网络（LSTM）的输入，用于学习时间序列之间的依赖关系和模式。
结合多个经过优化的CNN-LSTM模型，得到它们的预测结果。
利用向量加权平均算法对多个模型的预测结果进行加权平均，得到最终的风电功率预测结果。
这样的优化方法可以提高风电功率预测的准确性和稳定性，从而更好地支持风电发电和电网调度的决策。
上代码
% 参数设置
options = trainingOptions(‘adam’, … % 优化算法Adam %%
‘MaxEpochs’, 100, … % 最大训练次数
‘GradientThreshold’, 1, … % 梯度阈值
‘InitialLearnRate’, 0.030, … % 初始学习率
‘LearnRateSchedule’, ‘piecewise’, … % 学习率调整
‘LearnRateDropPeriod’, 80, … % 训练开始调整学习率
‘LearnRateDropFactor’,0.2, … % 学习率调整因子
‘L2Regularization’, 0.001, … % 正则化参数
‘ExecutionEnvironment’, ‘cpu’,… % 训练环境
‘Verbose’, 1, … % 关闭优化过程
‘Plots’, ‘none’); % 画出曲线
% 训练
tic
net = trainNetwork(vp_train, vt_train, layers, options);
toc
%analyzeNetwork(net);% 查看网络结构
% 预测
t_sim1 = predict(net, vp_train);
t_sim2 = predict(net, vp_test);
% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax(‘reverse’, t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax(‘reverse’, t_sim2, ps_output);
)
