• 基于 LSTM 的分布式能源发电预测（Matlab代码实现）

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         或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

    📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

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    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

    5 写在最后 

    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\{\begin{array}{l} f_{t}=\sigma\left(W_{\mathrm{fx}} x_{t}+W_{\mathrm{fh}} h_{t-1}+W_{\mathrm{fc}} h_{t-1}+b_{\mathrm{f}}\right) \\ i_{t}=\sigma\left(W_{\mathrm{ix}} x_{t}+W_{\mathrm{ih}} h_{t-1}+W_{\mathrm{ic}} h_{t-1}+b_{\mathrm{i}}\right) \\ o_{t}=\sigma\left(W_{\mathrm{ox}} x_{t}+W_{\mathrm{oh}} h_{t-1}+W_{\mathrm{oc}} h_{t-1}+b_{\mathrm{o}}\right) \\ \overline{\mathrm{c}}_{t}=\tanh \left(W_{\mathrm{cx}} x_{t}+W_{\mathrm{ch}} h_{t-1}+b_{\mathrm{c}}\right) \\ c_{t}=f_{t} \cdot c_{t-1}+i_{t} \cdot \overline{\mathrm{c}_{t}} \\ h_{t}=o_{t} \tanh \left(c_{t}\right) \end{array}\right.
    式中 ：ft ， i t ， o t ， c t 分别为遗忘门 、 输入门 、 输出门和记忆细胞状态量； W fx ， W ix ， W ox 为输入层 x t 和隐含层 h t 在 t 时刻的关联权重 ； W fh ， W ih ， W oh 为隐含层在 t ~ t -1 时刻的关联权重 ； W fc ， W ic ， W oc 为细胞在t~ t -1 时刻的关联权重 ； W cx ， W ch 分别为细胞与输入及细胞与隐含层之间的关联权重； b f ， b i ， b o ， b c 为各个门控单元和细胞的偏置量； h t -1 为上一单元细胞的输出量， h t 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[\begin{array}{c} \boldsymbol{F}_{1} \\ \boldsymbol{F}_{2} \\ \cdots \\ \boldsymbol{F}_{n} \end{array}\right]=\left[\begin{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}\right]
    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。
                 

     

    2 基于 LSTM 的分布式能源发电预测matlab仿真结果

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    3 参考文献 

    [1]胡洋,程志江,崔澜.基于LSTM的变频太阳能-空气源热泵系统逐时负荷预测研究[J].可再生能源,2022,40(07):866-873.DOI:10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2022.07.017.

    [2]毕贵红,赵鑫,李璐,陈仕龙,陈臣鹏.双模式分解CNN-LSTM集成的短期风速预测模型[J/OL].太阳能学报:1-10[2022-08-09].DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1307.

    [3]赵鑫,陈臣鹏,毕贵红,陈仕龙.基于PAM-SSD-LSTM的短期风速预测[J/OL].太阳能学报:1-7[2022-08-09].DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-0900.

    4 Matlab代码

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    5 写在最后 

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