光伏功率预测 | BiLSTM多变量单步光伏功率预测（Matlab完整源码和数据）
效果一览
基本介绍
光伏功率预测 | BiLSTM多变量单步光伏功率预测（Matlab完整源码和数据）
双向长短期记忆网络（BiLSTM）通过双向时序信息处理机制，显著提升了光伏功率预测的精度。其核心特点包括：
双向依赖捕捉：BiLSTM同时从前向和后向处理时间序列，捕捉光伏功率的日周期（如早、中、晚辐照变化）和季节性模式（如雨季与旱季差异）。
非线性关系建模：通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）处理辐照度突变、云层遮挡等复杂非线性动态，优于线性模型。BiLSTM多变量单步预测通过双向时序建模与多模态特征融合，已成为光伏功率预测的主流方法。
程序设计
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%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
result = xlsread('北半球光伏数据.xlsx');
%% 数据分析
num_samples = length(result); % 样本个数
or_dim = size(result, 2); % 原始特征+输出数目
kim = 4; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测
%% 划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)];
end
%% 数据集分析
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718