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随着风电行业的快速发展，风电功率的准确预测对于提高风电场的运行效率和经济效益至关重要。近年来，基于深度学习的方法在风电功率预测中取得了显著的成果。本文将介绍一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Adaboost模型，用于风电功率回归预测。
首先，我们将介绍卷积神经网络（CNN）在风电功率预测中的应用。CNN能够有效地提取时间序列数据中的时空特征，对于风速、风向等影响风电功率的因素进行有效的特征提取。
接下来，我们将介绍长短记忆网络（LSTM）在风电功率预测中的作用。LSTM能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，对于风电功率具有较强的建模能力。
在CNN-LSTM模型的基础上，我们引入注意力机制来进一步提高模型的预测性能。注意力机制能够自动学习输入序列中不同时间步的重要性，从而提高模型对于关键信息的关注程度。
最后，我们将介绍Adaboost算法在模型集成中的作用。Adaboost能够有效地结合多个弱分类器，提高整体模型的预测准确性。
通过将CNN、LSTM、注意力机制和Adaboost算法结合起来，我们提出了一种强大的风电功率回归预测模型。我们将在实际风电场的数据集上进行实验，验证模型的有效性和预测性能。
总之，基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Adaboost模型在风电功率回归预测中具有很大的应用前景。希望本文的介绍能够对相关领域的研究人员和工程师有所启发，推动风电功率预测技术的进一步发展。
%% 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res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
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