海洋可再生能源的集成预测：一种基于自适应贝叶斯优化的MVMD-LSTM框架，用于风能、太阳能和波浪能的预测

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Integrated forecasting of marine renewable power: An adaptively Bayesian-optimized MVMD-LSTM framework for wind-solar-wave energy

海洋多能互补发电系统的超短期预测研究提出MVMD-LSTM框架，通过贝叶斯优化自动调整多变量变分模态分解参数，有效捕捉风、光、波能的时空互补特性与非线性耦合关系，实验表明其MAPE、RMSE和MAE指标均优于基准模型，提升了多能源协同预测的准确性与自动化水平。

　　
随着全球能源结构向低碳化转型，多能源互补系统在沿海及近海地区的应用前景日益受到关注。此类系统通过整合风能、太阳能和波浪能等异质能源，利用时空互补特性实现电力供应的稳定性提升。然而，多能源耦合系统面临复杂的非线性动态、多源交互耦合效应以及环境参数的快速变化，传统单源预测模型难以有效捕捉系统级特征，导致预测精度受限。

当前主流预测方法存在三个显著缺陷：其一，多数研究采用独立建模策略，将风能、太阳能和波浪能视为孤立系统处理，忽视了三者在功率波动、环境响应和储能特性上的协同作用。其二，基于分解的混合模型（如经验模态分解与深度学习的结合）存在参数依赖性强的问题，传统网格搜索或交叉验证方法难以在动态工况下实现最优参数配置。其三，现有方法对多源耦合特征的挖掘深度不足，特别是对短期（5-15分钟）尺度下能量转换的瞬时耦合效应缺乏有效表征。

针对上述挑战，该研究创新性地构建了MVMD-LSTM框架并引入自动化参数优化机制。该框架的核心突破体现在三个层面：首先，采用多变量变分模态分解技术，通过保留多源信号的交叉相关性，实现了对风能功率曲线、太阳能辐射曲线和波浪能振幅曲线的协同特征提取。这种分解方式不仅降低了单源预测的误差累积效应，还能通过模态分量的可视化解析揭示多能源耦合的物理机制。其次，建立贝叶斯优化与MVMD的深度协同机制，通过概率模型自动搜索最佳分解模态数和惩罚系数，将传统需要人工经验调参的步骤转化为数据驱动的自适应优化过程。实验表明，该优化策略可使分解模态保留关键物理信息的同时有效消除冗余成分，使后续LSTM的输入特征维度降低40%以上。最后，设计双路径特征融合机制，在保留原始信号时序特征的基础上，引入MVMD分解的IMF分量作为LSTM的输入特征，既提升了模型对多尺度时空特征的建模能力，又增强了对突变事件的鲁棒性。

在实验验证环节，研究团队依托位于珠海万山群岛的128.8kW多能互补平台实测数据（2021年5-9月5分钟间隔数据集），构建了包含传统统计模型（ARIMA）、单源机器学习模型（SVR、随机森林）和深度学习模型（CNN-LSTM混合架构）在内的基准对比体系。测试结果显示，MVMD-LSTM模型在MAPE（1.24% vs 基准1.57%）、RMSE（18.7 vs 22.3）和MAE（15.2 vs 17.8）三个核心指标上均显著优于现有方法。值得注意的是，在波浪能预测这一传统难题中，该模型将MAE降低至12.4，较最优单源模型提升19.3%，这得益于MVMD对海面风浪与太阳辐射共同作用的模态分解能力。

方法创新的关键体现在技术融合的三个维度：时间维度上，MVMD的IMF分解将多能源信号解耦为具有不同时间尺度的特征分量，为LSTM构建了层次化输入特征；空间维度上，通过同步处理三个能源的地理分布关联数据，构建了多源耦合的联合特征空间；参数维度上，贝叶斯优化将MVMD的分解模态数（n）和惩罚系数（α）从离散枚举转化为连续优化问题，实验表明该机制可使分解效率提升3倍以上。特别值得关注的是，研究团队在数据预处理阶段引入了多能源同步校准技术，通过建立风能涡轮、光伏阵列和波浪发电机的实时功率平衡方程，有效解决了多源数据采样频率不一致（最高差异达800Hz）和相位偏移问题。

该研究的实践价值体现在三个方面：其一，构建了首个完整的近海多能互补预测技术体系，其模块化设计可扩展至潮汐能、地热等其他能源形式；其二，通过自动化参数优化机制，将模型部署周期从传统方法的72小时缩短至8小时以内；其三，在珠海实测平台的应用表明，该系统可使多能互补电站的弃能率从12.7%降至4.3%，相当于年增发电量21.4万度。这些成果为近海漂浮式多能互补电站的智能化运营提供了关键技术支撑。

在方法论层面，研究突破了传统混合模型的设计瓶颈。通过MVMD分解生成的IMF分量具有明确的物理意义：第一模态主要反映风能功率的昼夜周期特性，第二模态对应太阳能的日间波动与云层遮挡效应，第三模态则表征波浪能的潮汐频率特征。这种分层特征提取机制使LSTM能够分别建模不同能级的能量转换过程，同时通过残差连接保留原始信号的完整性。对比实验进一步证明，引入贝叶斯优化后的MVMD-LSTM较传统固定参数版本在极端天气下的预测误差降低27.6%，验证了参数自适应机制的有效性。

该研究在工程应用方面具有显著突破。首先，构建了多源能量转换实时监测系统，通过部署在波浪能平台上的六轴惯性测量单元（IMU）和光纤光栅传感器，实现了每5秒级的功率数据采集与误差补偿。其次，开发了基于边缘计算的轻量化预测模型，在本地服务器上即可完成毫秒级的多能互补预测，满足近海平台实时调控需求。最后，研究团队在珠海试点项目中验证了预测系统的可行性，当实际风速突变超过30%时，系统仍能保持85%以上的预测准确率，这得益于MVMD分解对非线性扰动的鲁棒性增强。

当前研究的局限性主要表现在两个方向：一是数据采集的时空分辨率仍有提升空间，现有5分钟间隔数据可能无法完全捕捉波浪能的瞬时脉动特征；二是模型的可解释性有待加强，特别是贝叶斯优化过程中产生的隐式特征关联需要进一步理论阐释。未来工作可考虑引入物理信息神经网络（PINN）技术，将多能互补系统的流体力学模型、光伏转化效率公式等物理约束融入预测过程，进一步提升模型的工程适用性。

该研究成果标志着多能源互补预测技术进入智能化新阶段，其提出的"分解-优化-融合"三层架构为解决复杂可再生能源系统预测问题提供了可复制的方法论。特别是在近海漂浮式电站的应用中，该模型使综合预测误差降低至1.5%以下，显著优于单能预测模型3-5个百分点的差距。这种技术突破不仅提升了能源利用效率，更为深远的是建立了多源协同预测的理论框架，为海上风电、近海光伏等新型电力系统的发展提供了关键技术储备。