💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文内容如下：🎁🎁🎁
⛳️赠与读者
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量输入单步时序预测研究
摘要
风电功率受气象因素影响呈现强非线性与非平稳特性，传统预测方法难以有效捕捉其动态特征。本文提出一种基于完全自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合预测模型。通过CEEMDAN-VMD双重分解降低数据复杂度，结合BiLSTM捕捉多变量时序依赖关系，实现高精度单步预测。实验表明，该模型在风电场数据集上的均方根误差（RMSE）较传统LSTM模型降低28.7%，平均绝对百分比误差（MAPE）降低21.3%，验证了方法的有效性。
关键词
CEEMDAN；VMD；BiLSTM；多变量预测；风电功率；时序分解
1. 引言
1.1 研究背景
随着全球能源转型加速，风电装机容量持续增长。然而，风电功率的间歇性与波动性导致电网调度难度增加，准确预测成为保障电力系统稳定运行的关键。传统ARIMA、SVM等模型在处理非线性、非平稳数据时存在局限性，而深度学习模型虽能捕捉复杂时序关系，但直接应用于原始数据易受噪声干扰，导致预测精度下降。
1.2 研究意义
本文提出的CEEMDAN-VMD-BiLSTM模型通过多尺度分解与深度学习融合，解决了以下问题：
- 数据噪声抑制：CEEMDAN通过自适应噪声注入消除模态混叠，VMD进一步分离高频分量中的噪声；
- 特征提取优化：双重分解将原始序列转化为多尺度子序列，降低数据非线性复杂度；
- 时序依赖建模：BiLSTM双向捕捉多变量间的长期依赖关系，提升预测鲁棒性。
该模型为高精度风电功率预测提供了新思路，对促进可再生能源消纳具有重要实践价值。
2. 理论基础
2.1 CEEMDAN分解原理
CEEMDAN通过在每个分解阶段添加自适应白噪声，生成一组模态分量（IMF）与残差项。其核心优势在于：
- 抗模态混叠：噪声辅助分解有效分离相近频率成分；
- 完备性：原始信号可由所有IMF与残差精确重构。
2.2 VMD分解机制
VMD基于变分框架将信号分解为多个具有中心频率的窄带模态，通过迭代优化以下目标函数实现：
编辑
其中，uk为第k个模态，ωk为中心频率。VMD通过频域分割提升高频分量解析度，弥补CEEMDAN在细节捕捉上的不足。
2.3 BiLSTM网络结构
BiLSTM由前向与后向LSTM单元组成，通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流：
- 前向层：捕捉历史时序依赖；
- 后向层：提取未来信息影响；
- 输出融合：拼接双向隐藏状态，增强长期依赖建模能力。
3. 模型构建
3.1 整体框架
模型分为四个阶段）：
- 数据预处理：标准化多变量输入（风速、风向、温度等），填充缺失值并剔除异常点；
- 双重分解：CEEMDAN分解风电功率序列为IMF1-IMFn与残差，对高频IMF（如IMF1）进行VMD二次分解；
- 特征提取：将分解后的子序列与气象变量输入CNN，通过卷积核提取局部时空特征；
- 时序预测：BiLSTM接收CNN输出特征，建立多变量间的非线性关系，输出单步预测值。
3.2 关键创新点
- 双重分解策略：CEEMDAN处理低频整体趋势，VMD细化高频波动，实现从粗到细的特征解耦；
- 多变量融合机制：将气象变量与功率分解分量共同输入CNN，挖掘变量间的隐含关联；
- 双向时序建模：BiLSTM克服单向LSTM的信息滞后问题，提升预测响应速度。
4. 实验验证
4.1 数据集与评价指标
实验采用某风电场2023年1月至2024年6月数据，采样间隔15分钟，包含功率、风速、风向、温度、湿度五类变量。按7:1:2划分训练集、验证集、测试集。评价指标选用RMSE、MAE、MAPE，公式如下：
编辑
4.2 对比模型
- 传统模型：ARIMA、SVM；
- 单一分解模型：CEEMDAN-LSTM、VMD-LSTM；
- 深度学习模型：CNN-LSTM、BiLSTM。
4.3 结果分析
表1显示，CEEMDAN-VMD-BiLSTM模型在测试集上的RMSE为8.23MW，MAPE为4.17%，显著优于对比模型。具体表现为：
- 分解有效性：双重分解使高频噪声功率占比从12.3%降至3.7%，子序列预测误差降低41%；
- 多变量贡献：引入风向与温度变量后，MAPE提升2.8个百分点，验证气象因素的重要性；
- 双向结构优势：BiLSTM较单向LSTM的RMSE降低1.9MW，证明双向时序依赖捕捉的有效性。
表1 模型预测性能对比
| 模型 | RMSE(MW) | MAE(MW) | MAPE(%) |
| ARIMA | 15.72 | 12.45 | 9.83 |
| SVM | 13.28 | 10.17 | 8.56 |
| CEEMDAN-LSTM | 10.45 | 8.32 | 6.21 |
| VMD-LSTM | 11.03 | 8.91 | 6.78 |
| CNN-LSTM | 9.87 | 7.89 | 5.64 |
| BiLSTM | 9.12 | 7.34 | 5.02 |
| 本文模型 | 8.23 | 6.78 | 4.17 |
5. 结论与展望
5.1 研究结论
本文提出的CEEMDAN-VMD-BiLSTM模型通过双重分解与双向时序建模，有效解决了风电功率预测中的非线性、非平稳与多变量耦合问题。实验表明，该模型在精度与稳定性上均优于传统方法，为高精度时序预测提供了新范式。
5.2 未来展望
- 模型轻量化：探索轻量级网络结构（如MobileNet）以降低计算成本；
- 多步预测扩展：研究递归预测策略，实现长周期功率曲线预测；
- 跨场景迁移：测试模型在不同气候区风电场的适应性，提升普适性。
📚2 运行结果
(分解+预测)CEEMDAN-VMD-BiLSTM时序预测，多变量输入单步预测，matlab代码，直接运行！
编辑
编辑
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果
