【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）

m0_58086403

15人浏览 · 2026-06-19 09:01:03

m0_58086403 · 2026-06-19 09:01:03 发布

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💥1 概述

多变量输入超前多步预测下基于 CNN-BiLSTM 的光伏功率预测研究

摘要

大规模光伏并网带来的出力随机波动、日内剧烈起伏问题，严重制约电网调频、机组调度与消纳规划工作。单变量、单步预测模型仅能输出下一时刻功率数值，难以支撑中长期电力资源配置；传统时序模型对辐照度、环境温度、湿度、风速等多源耦合变量间局部关联挖掘不足，多步预测过程中误差累积现象突出，极端天气场景预测稳定性较差。针对上述痛点，本文构建面向多变量输入、支持超前多步输出的 CNN-BiLSTM 混合深度学习预测框架。模型以多维气象时序与历史光伏功率构成多通道输入矩阵，依托一维卷积网络提取多变量间局部耦合特征与短时波动规律，借助双向长短期记忆网络双向挖掘时序前后依赖关系，缓解多步递推预测的误差扩散问题。依托实际光伏电站实测数据集开展多场景对比实验，分别在晴天、多云、阴雨三类典型天气下完成超前 1–6 步功率预测测试。结果表明，所提 CNN-BiLSTM 模型相较单一 LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM 基准模型具备更优多步预测精度与泛化能力，长步长预测下误差增长速率显著降低，可为新能源场站调度、配电网功率平衡提供可靠数据支撑。 关键词：光伏功率预测；多变量输入；超前多步预测；卷积神经网络；双向长短期记忆网络；时序特征提取

1 绪论

1.1 研究背景与意义

全球能源转型进程持续推进，光伏发电凭借清洁、分布式建设灵活的优势，装机规模连年高速增长。但光伏出力完全依托太阳辐照条件，云层移动、昼夜交替、气温变化、突发风雨均会造成输出功率短时间大幅跳变，呈现强间歇性、非线性、多因素耦合特征。高比例光伏接入配电网后，功率预测偏差将直接引发线路过载、电压越限、弃光限发等运行风险，精准、长时长的超前功率预测成为新能源场站安全经济运行的核心支撑技术。

现有工程应用中主流短时光伏预测多采用单步滚动预测模式，每次仅输出未来单一时刻出力，若需获取数小时内连续功率曲线则需反复迭代推演，迭代过程会持续放大初始预测误差，长步长区间预测可信度大幅下降。同时多数传统模型仅选取历史功率作为单一输入特征，忽略辐照、板温、环境湿度、风速等关键气象变量与发电功率间复杂耦合关系，特征信息缺失进一步加剧预测失真。

从电网调度实际需求来看，调度部门需要提前数小时完整出力序列，完成火电出力预留、储能充放电计划、负荷匹配等优化决策，因此具备多变量输入、直接输出多步超前结果的预测模型具备极强工程实用价值。本文融合卷积网络与时序双向循环网络优势，搭建适配多维气象时序输入的多步预测架构，有效挖掘多变量局部关联与长时序双向依赖，抑制多步预测误差累积，对提升光伏消纳水平、降低电网运行调控成本具备重要理论与工程意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 传统统计类光伏预测方法

早期光伏功率预测以统计学时序模型为主，包含自回归积分移动平均模型、灰色预测、支持向量回归等。此类方法建模简单、计算速度快，但高度依赖数据平稳性假设，面对多云、阵雨等非平稳波动数据拟合效果极差；且模型仅能处理一维时序，无法自动融合多类气象变量耦合信息，仅适用于晴天平稳出力场景，多步长预测误差衰减速度快，现已难以满足高波动光伏场站预测需求。

1.2.2 单一深度学习时序预测模型

随着深度学习技术发展，LSTM、GRU 等门控循环神经网络成为时序预测主流基础模型，通过内置记忆单元解决传统循环网络梯度消失缺陷，可捕捉光伏序列长周期变化规律。单一 BiLSTM 采用正向、反向双层时序同步学习，相较单向 LSTM 能够同时利用历史与局部未来时序上下文信息，短时预测精度有所提升，但仅依靠循环结构无法主动挖掘不同气象变量之间局部相关性，面对多通道多维输入数据时特征提取效率低下，多变量冗余信息无法筛选过滤，长步长多步预测误差累积问题依旧显著。卷积神经网络常单独用于图像类云图特征提取，一维 CNN 可处理时序局部窗口信息，但缺乏对时序全局长期依赖的建模能力，单独使用仅能完成短期单步预测，无法胜任多步连续输出任务。

1.2.3 混合深度学习光伏预测模型

现阶段研究普遍采用 CNN 与时序循环网络融合架构，兼顾局部特征提取与时序依赖建模。现有 CNN-LSTM 组合模型多面向单步预测任务，输入构造方式简单，未针对多变量耦合关系设计多通道输入矩阵；模型输出采用滚动迭代模式完成多步推演，没有实现一次性多步并行输出，迭代过程误差持续叠加。同时多数文献未区分不同天气场景下模型性能差异，缺乏对阴雨、突变云层等极端工况下多步预测稳定性的专项分析。

当前研究仍存在两处明显短板：一是多变量输入时序特征融合方式粗糙，卷积层对辐照、温度、湿度等变量交叉关联挖掘不足；二是多步预测多采用递推滚动机制，误差随预测步长快速扩散，长时长预测可靠性不足。基于现有研究局限，本文构建直接多步输出的 CNN-BiLSTM 混合模型，优化多变量输入数据组织形式，充分发挥 CNN 多通道局部特征提取能力与 BiLSTM 双向时序建模优势，实现不同天气工况下高精度超前多步光伏功率预测。

1.3 本文主要研究内容与章节安排

本文围绕多变量输入下光伏功率超前多步预测展开系统性研究，核心研究内容分为四部分： 1）分析光伏出力影响因素与时序数据特性，完成多变量原始数据清洗、异常值剔除、归一化预处理，构建适配 CNN-BiLSTM 模型的多通道多变量时序输入样本； 2）阐述 CNN 与 BiLSTM 网络各自特征提取与时序建模优势，搭建面向多步并行输出的 CNN-BiLSTM 混合预测框架，明确模型整体前向传播逻辑，区分卷积局部特征提取阶段与双向时序依赖学习阶段功能定位； 3）基于实测光伏场站数据集划分训练集、验证集、测试集，设置晴天、多云、阴雨三类典型天气场景，选取主流单一与时序混合模型作为对比基准，设计多步预测定量评价指标体系； 4）开展多场景、多预测步长对比仿真实验，分析模型在不同工况下超前 1–6 步预测精度变化规律，验证 CNN 多变量特征提取与 BiLSTM 双向时序建模对抑制多步误差累积的作用，总结模型优势与工程适用场景。

论文章节结构安排：第一章为绪论，梳理研究背景、国内外现状与研究内容；第二章分析光伏多变量时序数据特性，完成数据预处理与多变量输入样本构建；第三章详细介绍 CNN-BiLSTM 多步预测整体框架，拆解各网络层功能与模型预测流程；第四章搭建实验环境，设置对比模型与评价指标，完成多场景多步预测结果分析；第五章总结全文研究成果，提出后续优化方向。

2 光伏多变量时序数据处理与样本构建

2.1 光伏出力多变量影响因素分析

光伏发电输出功率由多类变量共同耦合决定，变量可划分为气象环境变量与系统历史运行变量两类，共同作为模型多变量输入数据源。气象核心变量包含太阳辐照强度、光伏组件板温、环境空气温度、相对空气湿度、风速与大气压强。太阳辐照是决定出力上限的核心变量，云层遮挡会造成辐照瞬时骤降，直接引发功率剧烈波动；光伏板温存在负相关效应，高温环境下光电转换效率下降；湿度、风速通过改变组件表面散热条件间接影响发电效率；气压与云层厚度存在隐性关联，可辅助模型捕捉长期天气变化趋势。

系统运行变量选取历史时段光伏实际输出功率，历史功率序列包含日内昼夜出力周期、日间云层波动、季节变化等时序规律，与各类气象变量形成互补特征，为模型提供完整多维度输入信息。各类变量变化趋势不完全同步，存在复杂非线性局部关联，传统单变量模型无法捕捉变量间耦合规律，必须采用多变量并行输入方式提升预测完备性。

2.2 原始数据预处理流程

实测光伏场站采集数据普遍存在设备故障、通讯中断、传感器漂移带来的缺失值、异常突变值，若直接输入模型会干扰特征学习过程，降低预测收敛效果，因此需完成标准化预处理操作。第一步开展异常数据识别与剔除，采用局部离群因子算法定位偏离正常出力区间的异常样本，针对通讯中断造成的连续缺失段，采用分段线性插值补齐短时空缺数据，长时间缺失时段直接舍弃对应完整样本序列，避免插值失真。第二步完成多变量量纲统一处理，辐照、温度、功率等变量数值区间差异巨大，直接输入网络会造成权重训练失衡，采用最小 - 最大归一化方法将全部变量映射至统一数值区间，消除量纲差异同时保留原始数据变化趋势。第三步划分数据集，按照时间顺序拆分训练集、验证集、测试集，训练集用于网络权重迭代更新，验证集监控训练过程过拟合风险，测试集包含完整晴天、多云、阴雨时序样本，用于无偏评估模型多步预测性能，数据严格按时间分割杜绝未来时序信息泄露，保证实验真实性。

2.3 多变量输入时序样本构造（适配超前多步预测）

本文采用多通道时序样本组织形式适配 CNN 输入结构，将多类气象变量与历史功率组合为二维输入矩阵，矩阵行对应不同输入变量，列对应连续历史时间步长，形成多通道局部时序窗口样本。样本构造遵循 “历史多变量输入窗口 — 未来多步功率输出” 一对一映射逻辑，实现模型直接并行输出超前多步功率序列，区别于传统滚动单步预测模式。

设定固定历史观测窗口长度，截取窗口内全部多变量时序数据作为模型输入；输出端同步输出未来连续多个时间步光伏功率数值，一步训练即可获取完整超前多段出力曲线，无需多次迭代推演，从数据层面减少递推带来的误差累积。不同天气样本独立划分，保证测试集各类工况样本数量均衡，能够全面验证模型在稳定、波动、极端阴雨场景下的多步预测适配能力。

3 基于 CNN-BiLSTM 的多变量多步预测模型架构

3.1 基础网络模块原理与适配性分析

3.1.1 一维卷积神经网络（CNN）模块

一维卷积网络核心优势为局部窗口特征提取，适配多变量时序矩阵的跨变量、短时关联挖掘。卷积层通过固定尺寸滑动窗口遍历多变量输入矩阵，同步提取同一时刻不同气象变量耦合特征，以及单一变量相邻时间步短时波动特征；池化层对卷积输出特征降维，过滤冗余噪声信息，压缩特征维度降低后续时序网络计算压力。

在本文多变量光伏预测任务中，CNN 置于模型前端作为专用特征提取单元，对归一化后的多通道时序样本完成浅层特征抽象，将原始多变量低维时序转化为蕴含变量耦合规律的高维特征序列，消除无关冗余特征干扰，为后续双向时序网络提供高质量输入表征，弥补纯循环网络无法主动挖掘多变量局部关联的缺陷。

3.1.2 双向长短期记忆网络（BiLSTM）模块

单向 LSTM 仅能按照时间正向顺序读取时序数据，仅可利用历史信息预测未来时刻出力，忽略局部时序窗口内前后时段相互关联；BiLSTM 由正向、反向两层独立 LSTM 堆叠构成，正向网络按时间从远至近读取 CNN 输出特征序列，反向网络从近至远逆向遍历特征，两层网络独立完成时序依赖学习后融合隐藏状态，综合利用前后双向上下文时序信息。

光伏时序存在显著周期性与局部波动关联性，例如云层缓慢移动会造成连续多时段功率平缓下降，双向时序学习能够捕捉该类前后联动变化规律；针对超前多步预测任务，BiLSTM 全局时序建模能力可抑制长步长推演过程中误差持续放大，相较单向 LSTM 大幅提升多步长区间预测稳定性。

3.2 CNN-BiLSTM 混合模型整体框架

本文构建 “多变量输入层 —CNN 特征提取层 —BiLSTM 时序建模层 — 多步输出层” 四层递进式混合预测架构，整体流程无迭代滚动环节，一次性完成多变量特征提取与超前多步功率并行预测。 1）多变量输入层：接收预处理完成的多通道时序样本矩阵，矩阵包含辐照、温度、湿度、风速、历史功率等全部输入变量，统一格式后送入卷积模块； 2）CNN 特征提取层：多层一维卷积搭配池化层串联组成，逐层提取多变量间局部耦合特征与短时波动细节，完成特征降噪与维度压缩，输出规整一维特征序列传递至时序网络； 3）BiLSTM 时序建模层：接收卷积层提纯后的特征序列，正向、反向双向挖掘时序全局长期依赖关系，融合双向隐藏状态生成综合时序表征，捕捉光伏出力日内周期、天气缓慢变化等长周期规律； 4）多步预测输出层：全连接层将 BiLSTM 输出时序特征映射为固定长度连续功率序列，同步输出未来多个时间步超前预测结果，直接得到完整多步出力曲线。

模型训练采用端到端整体优化策略，卷积层与双向循环网络权重同步迭代更新，不存在分段独立训练带来的特征割裂问题；损失函数以全部多步预测输出与真实功率整体偏差作为优化目标，同步约束每一个预测步长的拟合精度，避免单步偏差最优但长序列整体失真的情况。

3.3 模型多步预测完整工作流程

模型完整预测流程分为离线训练阶段与在线超前多步预测阶段。离线训练阶段：预处理后的多变量时序样本按照输入 - 多步输出配对分组，批量送入 CNN-BiLSTM 网络，基于训练集迭代更新网络权重，验证集实时监控过拟合现象，迭代至损失收敛后保存最优模型权重文件。训练过程中卷积模块持续优化多变量耦合特征提取能力，BiLSTM 同步学习不同天气下时序双向变化模式，完成晴天平稳序列、多云波动序列、阴雨低出力序列全工况特征学习。

在线预测阶段：采集最新时段完整多变量实时气象与功率数据，按照训练阶段统一窗口格式构造输入样本，加载最优训练权重前向传播计算，输出层一次性输出未来连续多步光伏功率预测数值，无需分步滚动计算，直接生成调度所需完整超前出力曲线，大幅提升预测计算效率，同时规避多次递推造成的误差累积。

4 实验设置与结果分析

4.1 实验数据集与环境配置

实验采用国内分布式光伏电站全年实测采集数据集，采集时间分辨率 15 分钟，包含完整辐照、组件温度、环境温湿度、风速、实时输出功率多变量时序数据。按照气象记录划分晴天、多云、阴雨三类典型天气子集，各类工况样本均衡分配至训练、验证、测试集，测试集覆盖四季完整时序，保证实验结果具备普适性。

实验硬件采用通用深度学习工作站，软件框架选用主流深度学习编程环境搭建网络；训练过程设置统一批量尺寸、迭代轮数、学习率衰减策略，所有对比模型保持完全一致训练超参数与数据预处理流程，消除实验条件差异对精度对比结果的干扰。

4.2 对比基准模型与评价指标设置

为全面验证本文 CNN-BiLSTM 模型在多变量多步预测任务中的性能优势，选取四类主流时序预测模型作为对比基准：单一单向 LSTM、单一 BiLSTM、传统 CNN-LSTM、门控循环网络 GRU。四类基准模型输入变量、训练数据集、预测步长与所提模型完全统一，其中 CNN-LSTM 采用单向时序结构，输出方式为滚动单步迭代多步预测，其余模型均同步适配多变量输入结构。

采用两类定量评价指标综合衡量模型多步预测精度与稳定性，一类为全局误差指标，反映整体拟合偏差；一类为稳定性指标，衡量不同步长下误差增长幅度，指标数值越低代表预测效果越好。针对不同预测步长（超前 1 步至超前 6 步）分别计算各类指标，直观对比长步长区间下各模型误差累积程度。

4.3 不同天气场景多步预测结果对比分析

4.3.1 晴天工况预测结果

晴天辐照变化平稳，光伏出力呈现光滑单峰曲线，波动噪声较小，各类模型整体预测精度均处于较高水平。超前 1 步短时长预测下各模型误差差距微弱；随预测步长增加，单向 LSTM、GRU 误差上升速度明显加快，传统 CNN-LSTM 滚动迭代模式误差持续累积；单一 BiLSTM 依靠双向时序学习具备一定抑制误差能力，但缺少多变量卷积特征提取模块，无法充分利用气象变量关联信息，精度略低于本文模型。所提 CNN-BiLSTM 模型凭借前端卷积层挖掘温度、辐照平稳耦合规律，结合双向时序建模，1–6 步全步长区间误差始终保持最低，长步长预测曲线与真实出力贴合度最高。

4.3.2 多云工况预测结果

多云天气云层频繁移动，辐照与功率存在高频随机跳变，属于预测难度最高的工况，各模型性能差距显著放大。单向时序模型仅能学习历史变化，无法预判云层带来的瞬时功率跌落，长步长预测出现严重滞后失真；传统 CNN-LSTM 单向时序结构无法利用逆向时序上下文，面对剧烈波动序列拟合能力不足；单一 BiLSTM 缺乏多变量局部特征提取，无法区分云层、温湿度耦合带来的不同波动模式，多步预测偏差快速扩大。

本文模型卷积层可捕捉短时多变量同步突变特征，BiLSTM 双向时序结构结合前后时段波动趋势预判功率变化，在超前 3–6 步长预测区间相较对比模型误差降幅显著，预测曲线能够同步跟随真实功率频繁起伏，有效缓解多步推演误差累积，体现混合架构在强波动场景下的独特优势。

4.3.3 阴雨工况预测结果

阴雨天气整体辐照强度低，出力维持在低位区间，小幅云层变化依旧会带来功率起伏。基准模型普遍存在低出力区间拟合偏移问题，长步长预测易出现出力高估现象；本文 CNN-BiLSTM 通过多变量卷积提取湿度、低辐照耦合特征，双向网络学习阴雨时段缓慢变化规律，各步长预测数值贴近真实低出力区间，误差增长速率平缓，在低功率工况下保持稳定预测性能。

4.4 模型综合性能与模块有效性验证

横向对比三类天气下全步长平均误差，本文 CNN-BiLSTM 模型综合精度全面优于四类基准模型，长步长预测优势相较短步长更加突出，验证卷积多变量特征提取与 BiLSTM 双向时序建模两大模块协同作用对多步预测任务的增益效果。

消融分析可进一步验证各模块独立价值：移除前端 CNN 仅保留 BiLSTM 模型后，全部工况多步预测误差明显上升，证明卷积层对多变量耦合特征挖掘不可或缺；将 BiLSTM 替换为单向 LSTM 后，长步长误差累积速度大幅加快，证实双向时序学习能够有效抑制多步预测误差扩散。两大模块协同架构共同解决多变量特征提取不足、多步递推误差累积两大核心痛点。

从工程运行效率层面分析，本文模型采用一次性并行多步输出，无需循环迭代计算，在线预测计算耗时显著低于滚动单步类 CNN-LSTM 模型，能够满足调度系统实时超前多步出力快速输出需求，兼顾预测精度与运算效率。

5 总结与展望

5.1 全文研究总结

针对现有光伏功率预测模型多变量特征挖掘不充分、多步滚动预测误差累积严重、极端天气工况稳定性差的问题，本文搭建面向多变量输入的 CNN-BiLSTM 混合深度学习超前多步预测模型，完成完整数据处理、模型搭建、多场景对比实验研究，主要结论如下： 1）构建多通道多变量时序输入样本组织方式，统一整合辐照、温湿度、风速、历史功率多类耦合变量，为卷积网络跨变量局部特征提取提供适配输入形式，完整保留影响光伏出力的多维特征信息； 2）搭建 CNN 特征提取前置、BiLSTM 双向时序建模后置的端到端混合架构，CNN 负责挖掘多变量局部短时耦合波动特征，BiLSTM 双向学习时序全局依赖关系，模型可一次性并行输出超前多步功率序列，规避滚动迭代带来的误差叠加； 3）基于实测光伏数据集分晴天、多云、阴雨三类场景开展 1–6 步超前预测对比实验，结果表明所提 CNN-BiLSTM 模型在全工况、全预测步长下均具备最优预测精度，多云强波动工况长步长预测提升效果最为明显，两大网络模块协同作用可有效抑制多步预测误差累积； 4）模型在线预测无需分步迭代，计算效率优于传统滚动单步混合模型，兼顾高精度与实时性，适配新能源场站日间多时段超前出力调度需求。

5.2 后续研究展望

本文 CNN-BiLSTM 多变量多步预测模型仍存在优化拓展空间，后续可从三个方向深化研究： 1）引入注意力机制优化卷积特征权重分配，自动识别不同时段关键气象输入变量，弱化冗余噪声变量影响，进一步提升云层突变、极端气温等特殊时段预测精准度； 2）结合模态分解算法对原始功率序列做多尺度分解，针对高低频波动子序列搭建独立 CNN-BiLSTM 分支模型，分频段完成多步预测后重构完整出力曲线，强化高频波动细节拟合能力； 3）拓展概率多步预测研究，在模型输出层增加区间预测分支，同步输出功率预测值与置信区间，为电网调度提供量化不确定性参考，提升复杂气象条件下调度决策容错性。

📚2 运行结果

部分代码：

function [mae,rmse,mape,error]=calc_error(x1,x2)

error=x2-x1; %计算误差
rmse=sqrt(mean(error.^2));
disp(['1.均方差(MSE)：',num2str(mse(x1-x2))])
disp(['2.根均方差(RMSE)：',num2str(rmse)])

mae=mean(abs(error));
disp(['3.平均绝对误差（MAE）：',num2str(mae)])

mape=mean(abs(error)/x1);
disp(['4.平均相对百分误差（MAPE）：',num2str(mape*100),'%'])
Rsq1 = 1 - sum((x1 - x2).^2)/sum((x1 - mean(x2)).^2);
disp(['5.R2：',num2str(Rsq1*100),'%'])
end