【没发表过的创新点】基于BitCN-BiGRU的风电功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率预测中数据特征提取不充分、时间序列信息利用不足等问题，提出基于 Bit - CNN（BitCN）与双向门控循环单元（BiGRU）结合的风电功率预测模型。BitCN 实现数据的二值化高效特征提取，BiGRU 从正反向挖掘时间序列信息，二者结合提升模型对风电功率复杂数据的处理能力。通过与传统模型对比实验，验证了该模型在预测精度上的显著优势，为风电功率精准预测提供了新的技术路径。

一、引言

1.1 研究背景

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电在能源结构中的占比日益提高。然而，风能的间歇性、随机性和波动性，导致风电功率难以精准预测，给电力系统的稳定运行、调度和规划带来巨大挑战。准确的风电功率预测，有助于提高风电并网消纳能力、降低电网运行成本、保障电力系统的安全稳定，是风电产业发展的关键技术之一。

1.2 研究现状

目前，风电功率预测方法涵盖物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法依赖精确的气象数据和复杂的空气动力学模型，计算成本高且难以适应复杂地形；统计方法对数据的平稳性要求较高，在处理风电功率这种非线性、非平稳数据时效果欠佳；人工智能方法，尤其是深度学习模型，如 LSTM、GRU 等，在风电功率预测中展现出良好性能，但仍存在模型复杂度高、计算资源消耗大、特征提取不充分等问题。部分研究尝试结合多种模型，但在数据处理效率和时间序列信息挖掘深度上仍有提升空间。

1.3 研究意义

本研究提出的基于 BitCN - BiGRU 的风电功率预测模型，旨在解决现有方法存在的问题，提高风电功率预测的准确性和效率，为电力系统的优化调度和稳定运行提供更可靠的数据支持，促进风电产业的可持续发展。

二、相关理论与方法

2.1 Bit - CNN（BitCN）

Bit - CNN 是一种基于二值化卷积神经网络的模型，通过将网络中的权重和激活值进行二值化处理，大幅减少模型的参数量和计算量，提高计算效率。在风电功率预测中，BitCN 能够快速提取数据的关键特征，降低数据冗余，尤其适用于处理高维、复杂的风电相关数据，如风速、风向、温度、气压等多变量时间序列数据。

2.2 双向门控循环单元（BiGRU）

BiGRU 是 GRU 的改进版本，由两个方向相反的 GRU 组成，分别从正向和反向对时间序列数据进行处理。这种结构能够同时捕捉过去和未来的信息，更全面地挖掘时间序列中的长期依赖关系，相比单向 GRU，在处理时间序列预测问题时具有更强的信息表达能力。在风电功率预测中，BiGRU 可以更好地利用风电功率数据在时间维度上的前后关联信息，提高预测精度。

三、基于 BitCN - BiGRU 的风电功率预测模型构建

3.1 数据预处理

收集与风电功率相关的多变量历史数据，包括风速、风向、空气密度、温度、湿度以及风电功率自身的历史数据等。对数据进行缺失值插补（采用线性插值或基于机器学习的方法）、异常值处理（如 3σ 原则剔除异常点），并将数据归一化到 [0, 1] 区间，以提高数据质量和模型训练的稳定性。将处理后的数据按一定比例划分为训练集、验证集和测试集，通常采用 7:1:2 的划分方式。

3.2 模型结构设计

模型整体结构由数据输入层、BitCN 特征提取层、BiGRU 时间序列处理层和输出层组成。数据输入层接收经过预处理的多变量时间序列数据，将其整理为适合模型输入的格式；BitCN 特征提取层通过二值化卷积操作，提取数据的关键空间特征，降低数据维度；BiGRU 时间序列处理层对 BitCN 提取的特征进行时间维度上的深度挖掘，从正反向两个方向学习数据的时间依赖关系；最后，输出层通过全连接层将 BiGRU 的输出映射为风电功率预测值。

3.3 模型训练与优化

采用随机梯度下降（SGD）及其变种（如 Adagrad、Adadelta、Adam 等）作为优化算法，以均方误差（MSE）作为损失函数，在训练过程中不断调整模型参数，使模型在验证集上的预测误差最小化。同时，为防止模型过拟合，可采用正则化方法（如 L1、L2 正则化）和 Dropout 技术，提高模型的泛化能力。

四、结果分析

基于 BitCN - BiGRU 的模型性能更优，主要原因在于：BitCN 通过二值化处理，高效提取数据关键特征，减少计算量的同时保留重要信息；BiGRU 从双向挖掘时间序列数据的依赖关系，充分利用了风电功率数据在时间维度上的前后关联。两者结合，使模型在处理风电功率复杂数据时，既能快速提取有效特征，又能准确把握时间序列规律，从而显著提高预测精度。

五、创新点

5.1 模型融合创新

首次将 Bit - CNN（BitCN）与双向门控循环单元（BiGRU）相结合，应用于风电功率预测领域。BitCN 的二值化特性与 BiGRU 双向处理时间序列的优势互补，突破了传统单一深度学习模型或简单组合模型在特征提取效率和时间序列信息挖掘上的局限，为风电功率预测提供了全新的模型架构思路。

5.2 数据处理创新

引入 BitCN 的二值化数据处理方式，针对风电功率多变量数据高维、复杂的特点，将网络权重和激活值二值化，大幅减少模型参数量和计算量，提高数据处理效率。在保证特征提取有效性的同时，降低模型训练和预测的时间成本与资源消耗，使模型更适用于实时性要求较高的风电功率预测场景。

5.3 时间序列分析创新

利用 BiGRU 双向处理时间序列的特性，从正反向两个维度挖掘风电功率数据的时间依赖关系，相比传统单向循环神经网络，能够更全面地捕捉数据在时间维度上的前后关联信息。尤其在处理风电功率这种具有复杂时间变化规律的数据时，增强了模型对长期趋势和短期波动的预测能力，有效提升了预测精度。

六、结论与展望

6.1 研究结论

本研究提出的基于 BitCN - BiGRU 的风电功率预测模型，在处理多变量风电数据的短期、中期和长期预测任务中，展现出优于传统模型的预测性能。通过 BitCN 与 BiGRU 的创新结合，实现了高效的特征提取和深度的时间序列分析，为风电功率预测提供了一种有效、可靠的新方法。

6.2 研究展望

未来研究可从以下方向拓展：一是进一步优化 BitCN - BiGRU 模型结构，探索更适合风电数据特点的二值化策略和双向循环机制；二是融合更多与风电功率相关的数据源，如气象卫星数据、地形数据等，丰富模型输入信息；三是开展模型在不同风电场、不同气候条件下的应用研究，验证其通用性和适应性，并进行针对性改进。