基于CNN-RNN架构的高精度时间序列预测程序风电功率与电力负荷预测2024版

基于 CNN-RNN 架构的高精度时间序列预测程序，风电功率和电力负荷这块用得上，准确率比一般 LSTM 方案提升不少。数据预做得挺细，缺失值和异常点都有逻辑，输入格式也清晰，不用太多改动就能接你自己的数据。用的是 Python 写的，逻辑清爽，不会绕来绕去。跑在 GPU 上，速度也挺快，尤其是在长序列上表现比较稳。CNN 做特征提取、RNN 管时序关系，一套流程下来蛮顺的。

风电功率预测里常遇到的问题，比如波动太大或者天气突变，这套模型也考虑进去了，效果还不错。你要是对比了常规 ARIMA 或 SVR 方案，应该能感觉这套架构的优势——尤其在复杂场景下，稳定性要高不少。

我顺手整理了些相关文章，想深入一点的可以看看，比如这个CNN-LSTM-Attention 版本，还有个基于 NWP 的模型也挺有意思。

如果你是在做风电场监测、调度系统集成，或者智能电网相关的需求，这份代码用起来会省不少时间。调接口也方便，输入格式是标准时间序列 DataFrame，基本丢进去就能跑。

哦对了，压缩包里还有一份matlab版本，虽然主推 Python，但用惯matlab的朋友也能直接上手，挺贴心。