光伏发电预测：5种深度学习模型对比与Matlab实现

1. 项目背景与核心价值

光伏发电预测一直是可再生能源领域的关键技术挑战。北半球地区由于季节变化明显、天气波动大，光伏出力具有显著的非线性和时序依赖性特征。传统单一模型往往难以捕捉这种复杂的时间序列模式，而多模型对比分析恰好能帮助我们找到最适合特定场景的预测方案。

这个开源项目提供了五种主流深度学习模型的Matlab实现对比：

• Transformer-LSTM混合模型
• 纯Transformer架构
• CNN-LSTM混合模型
• 经典LSTM网络
• 基础CNN模型

关键优势：一键式对比脚本让研究者无需重复编写数据预处理和评估代码，直接聚焦模型性能分析。项目使用真实的北半球光伏数据进行测试，结果具有实际参考价值。

2. 模型架构深度解析

2.1 Transformer-LSTM混合模型

结合了Transformer的全局特征提取能力和LSTM的时序建模优势：

1. 输入层：多变量时间序列（辐照度、温度、湿度等）
2. Transformer编码器：6层结构，每层8个注意力头
3. LSTM层：128个隐藏单元，tanh激活
4. 全连接输出层

实测中，该模型在突变天气下的预测RMSE比单一模型低约18%。

2.2 纯Transformer模型

采用标准Encoder结构：

• 位置编码：正弦/余弦函数
• 多头注意力：键/查询维度64
• 前馈网络维度：2048
• 层归一化：epsilon=1e-6

适合捕捉长期依赖，但对硬件资源要求较高。

2.3 CNN-LSTM组合模型

典型特征提取+时序预测架构：

matlab复制% 典型结构代码片段
layers = [
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    convolution1dLayer(3,64,'Padding','same')
    reluLayer
    lstmLayer(128,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

3. 数据准备与预处理

3.1 北半球光伏数据特点

• 时间分辨率：15分钟
• 变量维度：
  • 气象数据（辐照度、温度、风速）