自样本特征构造的1DCNN-BiLSTM网侧光伏功率预测

《自样本特征构造的1DCNN-BiLSTM网侧光伏功率预测》是一篇聚焦于光伏功率预测的研究论文，旨在通过结合深度学习模型与特征工程的方法，提升光伏功率预测的准确性。随着可再生能源的发展，光伏发电作为重要的清洁能源之一，其功率预测对于电网调度、能源管理以及电力市场交易具有重要意义。然而，由于光伏发电受到天气条件、地理环境以及设备性能等多重因素的影响，其功率输出具有较强的随机性和不确定性，给预测带来了较大的挑战。

本文提出了一种基于自样本特征构造的1DCNN-BiLSTM混合模型，用于实现对网侧光伏功率的高精度预测。该模型充分利用了1D卷积神经网络（1DCNN）在局部特征提取方面的优势，以及双向长短期记忆网络（BiLSTM）在时间序列建模中的能力，从而构建出一个能够有效捕捉光伏功率变化规律的深度学习框架。

在特征构造方面，作者引入了“自样本”概念，即通过对原始数据进行多维度的变换和扩展，生成更具代表性的输入特征。这种方法不仅能够增强模型对数据的理解能力，还能够在一定程度上缓解数据不足或噪声干扰带来的影响。通过自样本特征构造，模型能够更好地识别不同时间尺度下的功率变化趋势，提高预测的稳定性与准确性。

在模型结构设计上，1DCNN被用于提取光伏功率序列中的局部模式，例如光照强度的变化、温度波动等关键因素。这些特征经过卷积层的处理后，可以有效地捕捉到数据中的空间相关性。随后，BiLSTM网络对提取出的特征进行进一步的时序建模，利用其双向结构充分挖掘历史信息与未来趋势之间的关系，从而实现对光伏功率的精准预测。

实验部分采用了多个实际光伏电站的数据集进行验证，结果表明，所提出的1DCNN-BiLSTM模型在预测精度、稳定性和泛化能力等方面均优于传统的机器学习方法和单一的深度学习模型。此外，该模型在不同天气条件下均表现出良好的适应性，说明其具备较强的鲁棒性。

论文还探讨了模型参数设置对预测效果的影响，分析了不同卷积核大小、LSTM层数以及训练策略对最终结果的贡献。通过对比实验，作者进一步验证了自样本特征构造的有效性，并提出了优化建议，为后续研究提供了参考。

综上所述，《自样本特征构造的1DCNN-BiLSTM网侧光伏功率预测》为解决光伏功率预测问题提供了一种新的思路和技术路径。通过融合深度学习模型与特征工程方法，该研究不仅提升了预测精度，也为未来的能源系统智能化发展提供了有力支持。随着人工智能技术的不断进步，类似的研究将有望在更多领域得到应用，推动清洁能源的高效利用与可持续发展。