MATLAB
实现基于
CS-ConvLSTM
布谷鸟搜索算法（
CS）结合卷积长短期记忆网络（
ConvLSTM
）进行风电功率预测的详细项目实例
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风力发电作为一种绿色、可再生的能源，近年来受到了世界各国的高度重视。随着全球能源结构转型与碳中和目标的提出，风电在电力系统中的占比不断提升。由于风速具有显著的时空波动性和不确定性，风电输出功率的预测成为保障电网安全、优化调度运行及提高风能利用率的核心环节。准确的风电功率预测不仅能够提升风电并网的可控性和经济性，还为大规模风电场群的协同优化提供了坚实的数据支撑。面对风电功率序列本身高度非线性、强随机性、复杂耦合及多维特征等特点，传统的统计方法与单一的机器学习模型往往难以充分挖掘其内在规律。为此，深度学习与智能优化算法的结合，为提升预测精度和系统鲁棒性提供了新的解决思路。
近年来，卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）因其能够同时捕获时间序列的时序依赖与空间特征，在气象、交通等领域表现突出，被广泛应用于多变量风电功率预测任务。与 ...