【没发表过的创新点】【多变量输入单步预测】基于金豺算法优化TCN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）-优快云博客

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、研究背景与核心创新点

二、模型结构与优化机制

1. TCN-BiGRU-Attention模型结构

2. 金豺算法优化流程

三、解决风电预测的关键挑战

四、实验设计与预期效果

1. 数据预处理

2. 对比实验设置

3. 预期优势

五、创新总结与未来方向

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

一、研究背景与核心创新点

风电功率预测对电网稳定性至关重要，但面临间歇性、随机性和多变量耦合的挑战。传统方法（如物理模型、统计模型）难以捕捉非线性关系，而深度学习模型（如LSTM、TCN）虽能提升精度，但其超参数优化依赖经验调参，易陷入局部最优。
本研究的核心创新点：

首创金豺算法（GJO）优化TCN-BiGRU-Attention模型：
- 利用GJO的全局搜索能力自动优化模型超参数（如TCN卷积核大小、BiGRU隐藏层单元数、注意力权重），避免人工调参的局限性。
- 创新性改进：将GJO的逃逸能量机制（E=E1⋅E0E=E1⋅E0）与模型训练早停策略结合，动态平衡勘探（全局搜索）与开发（局部微调），提升收敛效率。
多变量输入单步预测架构：
- 输入特征包括风速、风向、温度、气压等多维气象数据及历史功率，通过注意力机制加权关键变量（如突风事件中的风速突变）。
- 单步预测（仅输出下一时刻功率）减少误差累积，适用于高波动性风电场景，并通过滚动预测实现短期序列覆盖。

二、模型结构与优化机制

1. TCN-BiGRU-Attention模型结构

模块	功能描述	创新设计
TCN层	因果卷积+膨胀卷积（d=1,2,4）捕获长期依赖，避免梯度消失	金豺算法优化卷积核数量（默认64）和膨胀系数，增强局部特征提取
BiGRU层	双向门控循环单元融合历史/未来信息，公式：ht=[ht→;ht←]ht=[ht;ht]	GJO优化隐藏层单元数，提升时间序列建模能力
注意力层	Softmax加权关键时间步特征（ai=softmax(ei)，抑制噪声干扰	引入逃逸能量EE动态调整注意力权重，聚焦高波动时段

2. 金豺算法优化流程

三、解决风电预测的关键挑战

挑战	解决方案	创新性
多变量非线性耦合	Attention机制加权关键特征（如风速>温度）	GJO优化注意力权重分配策略，提升特征选择能力
数据高噪声与异常值	TCN空洞卷积过滤高频噪声，BiGRU捕捉时序依赖	结合GJO早停机制，在验证集损失上升时终止训练
预测实时性要求	单步预测减少计算延迟，滚动预测实现短期覆盖	多变量输入并行处理（TCN支持并行计算），提升效率

四、实验设计与预期效果

1. 数据预处理

输入：风速、风向、温度、气压、历史功率（多变量时间序列）。
处理：Z-score标准化 + T-SNE降维可视化特征分布。

2. 对比实验设置

模型	优化方法	预测类型
TCN-BiGRU-Attention	金豺算法（GJO）	多变量单步
TCN-BiGRU-Attention	粒子群（PSO）	多变量单步
BiLSTM	无优化	单变量多步

3. 预期优势

精度提升：GJO全局优化使模型RMSE降低10–15%（参考WT-BiGRU-Attention-TCN的0.066 MW）。
鲁棒性增强：注意力机制聚焦关键变量，在风速突变时MAPE误差降低5–8%。
效率优化：单步预测耗时仅0.5ms/样本（TCN并行计算优势），满足实时调度需求。

五、创新总结与未来方向

未发表创新点：
- GJO与深度学习模型的深度耦合：将逃逸能量EE动态引入注意力权重更新，实现自适应特征聚焦。
- 多变量单步预测的工程适配：针对风电波动性设计滚动预测框架，平衡实时性与精度。
未来方向：
- 探索GJO在多步预测中的应用，结合概率预测量化不确定性。
- 引入迁移学习处理不同风电场的数据分布差异。

📚2 运行结果

部分代码：

% 此函数可以实现多变量多步输入，和多变量单步输入
% 多变量多步输入时，将n_out设置成大于1的多步预测
% 多变量单步输入时，将n_out设置为1，表示预测未来一步。
% # 关于此函数怎么用，下面详细举例介绍：
% # 构造数据，这个函数可以实现单输入单输出，单输入多输出，多输入单输出，和多输入多输出。
% # 举个例子：
% # 假如原始数据为,其中务必使得数据前n-1列都为特征，最后一列为输出
% # [0.74   0.8   0.23 750.75
% # 0.74 0.87 0.15 716.94
% # 0.74 0.87 0.15 712.77
% # 0.74 0.8 0.15 684.86
% # 0.74 0.8 0.15 728.79
% # 0.72 0.87 0.08 742.81
% # 0.71 0.99 0.16 751.3]
%
% #（多输入多输出为例），假如n_in = 2，n_out=2，scroll_window=1
% # 输入前2行数据的特征，预测未来2个时刻的数据，滑动步长为1。
% # 使用此函数后，数据会变成：
% # 【0.74 0.8 0.23 750.75 0.74   0.87 0.15 716.94 712.77 684.86
% # 0.74 0.87 0.15 716.94 0.74 0.87   0.15 712.77 684.86 728.79
% # 0.74 0.87 0.15 712.77 0.74 0.8 0.15 684.86 728.79 742.81】
%
% # 假如n_in = 2，n_out=1，scroll_window=2
% # 输入前2行数据的特征，预测未来1个时刻的数据，滑动步长为2。
% # 使用此函数后，数据会变成：
% # 【0.74 0.8 0.23 750.75 0.74   0.87 0.15 716.94 712.77
% # 0.74 0.87   0.15 712.77 0.74 0.8 0.15 684.86 728.79
% # 0.74 0.8 0.15 728.79 0.72   0.87 0.08 742.81 751.3】

function res = data_collation(values, n_in, n_out, or_dim, scroll_window, num_samples)
for i = 1:num_samples
h1 = values(1+scroll_window*(i-1): scroll_window*(i-1)+n_in,1:or_dim);
res{i,1}= h1;
h2 = values(scroll_window*(i-1)+n_in+1 : scroll_window*(i-1)+n_in+n_out,end);
res{i,2} = h2;

end
end