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基于 LSTM 的分布式能源发电预测（Matlab代码实现）

天天程序猿 2024-06-11 00:00:02

简介基于 LSTM 的分布式能源发电预测（Matlab代码实现）

???本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 长短期记忆神经网络

1.1 网络介绍

1.2 网络训练

2 基于 LSTM 的分布式能源发电预测matlab仿真结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

1 长短期记忆神经网络

1.1 网络介绍

VFAP 系统的供暖负荷数据为非线性数据，且具有时间连续性，处理此类问题首选具有时间

步的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），但随着采集数据量的增加，RNN 在训练时容易出现梯度消失问题，这就导致过早的数据在训练时容易丢失。 LSTM 作为 RNN 的一种变体，可以解决 RNN 在训练时的梯度消失及梯度爆炸问题，较多的用于非线性时间按序列的预测中，LSTM 的网络结构如图 5所示。

LSTM 网络结构

网络采用 3 个门控结构，使隐藏层变为具有记忆功能的细胞。其记忆功能为：

$left{egin{array}{l} f_{t}=sigmaleft(W_{mathrm{fx}} x_{t}+W_{mathrm{fh}} h_{t-1}+W_{mathrm{fc}} h_{t-1}+b_{mathrm{f}} ight) \ i_{t}=sigmaleft(W_{mathrm{ix}} x_{t}+W_{mathrm{ih}} h_{t-1}+W_{mathrm{ic}} h_{t-1}+b_{mathrm{i}} ight) \ o_{t}=sigmaleft(W_{mathrm{ox}} x_{t}+W_{mathrm{oh}} h_{t-1}+W_{mathrm{oc}} h_{t-1}+b_{mathrm{o}} ight) \ overline{mathrm{c}}_{t}= anh left(W_{mathrm{cx}} x_{t}+W_{mathrm{ch}} h_{t-1}+b_{mathrm{c}} ight) \ c_{t}=f_{t} cdot c_{t-1}+i_{t} cdot overline{mathrm{c}_{t}} \ h_{t}=o_{t} anh left(c_{t} ight) end{array} ight.$

式中：ft，it，ot，ct 分别为遗忘门、输入门、输出门和记忆细胞状态量；Wfx，Wix，Wox 为输入层 xt 和隐含层 ht 在 t 时刻的关联权重；Wfh，Wih，Woh 为隐含层在 t~t-1 时刻的关联权重；Wfc，Wic，Woc 为细胞在t~t-1 时刻的关联权重；Wcx，Wch 分别为细胞与输入及细胞与隐含层之间的关联权重；bf，bi，bo，bc 为各个门控单元和细胞的偏置量；ht-1 为上一单元细胞的输出量，ht 为 t 时刻细胞的输出值；σ 为 sigmoid 激活函数。

1.2 网络训练

规定输入层数据为 VFAP 供暖系统的多特征量表示为：

$left[egin{array}{c} oldsymbol{F}_{1} \ oldsymbol{F}_{2} \ cdots \ oldsymbol{F}_{n} end{array} ight]=left[egin{array}{cccc} f_{1,1} & f_{1,2} & cdots & f_{1, m} \ f_{2,1} & f_{2,2} & cdots & f_{2, m} \ cdots & cdots & cdots & cdots \ f_{n, 1} & f_{n, 2} & cdots & f_{n, m} end{array} ight]$

LSTM 网络输入层的样本格式为（samples，steps，features），samples 为每个训练的批次，steps为每次滑动的特征步长，features 为输入参数特征量。其维度计为 m，设供暖期系统运行数据为 M，时间步长大小为 t，特征个数为 f，则该系统共有M-t 个样本，基于 LSTM 神经网络的 VFAP 系统负荷预测具体步骤如下。