光伏功率预测 | BiLSTM多变量单步光伏功率预测（Matlab完整源码和数据）

效果一览

基本介绍

光伏功率预测 | BiLSTM多变量单步光伏功率预测（Matlab完整源码和数据）

双向长短期记忆网络（BiLSTM）通过双向时序信息处理机制，显著提升了光伏功率预测的精度。其核心特点包括：
双向依赖捕捉：BiLSTM同时从前向和后向处理时间序列，捕捉光伏功率的日周期（如早、中、晚辐照变化）和季节性模式（如雨季与旱季差异）。
非线性关系建模：通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）处理辐照度突变、云层遮挡等复杂非线性动态，优于线性模型。BiLSTM多变量单步预测通过双向时序建模与多模态特征融合，已成为光伏功率预测的主流方法。

程序设计

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%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据
result = xlsread('北半球光伏数据.xlsx');%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数
or_dim = size(result, 2);      % 原始特征+输出数目
kim =  4;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)];
end%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718