【没发表过的创新点】基于BiTCN-SVM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时间序列特征提取不充分、模型泛化能力较弱等问题，提出基于双向时序卷积网络（BiTCN）与支持向量机（SVM）结合的风电功率预测模型。BiTCN 利用双向卷积结构深度提取风电数据时间序列特征，SVM 对特征进行高效分类预测，二者协同提升模型预测精度与泛化性能。实验表明，该模型在多场景下优于传统预测模型，为风电功率精准预测提供新思路。

一、引言

1.1 研究背景

随着 “双碳” 目标推进，风电成为能源结构转型关键力量。但风能的随机波动致使风电功率难以精准预估，给电网调度、电力市场交易带来巨大挑战。准确的风电功率预测有助于降低备用容量成本、提升电网稳定性、促进清洁能源消纳，因此研究高效的风电功率预测方法意义重大。

1.2 研究现状

当前风电功率预测方法中，物理模型依赖气象参数与复杂流体力学计算，难以适应多变地形；统计模型在处理非线性数据时效果欠佳；深度学习模型如 LSTM、GRU 虽有应用，但存在训练耗时长、易过拟合问题。部分模型融合方案在特征提取与预测决策环节的衔接不够紧密，导致整体性能受限，亟需更优的预测模型。

1.3 研究意义

本研究构建的 BiTCN-SVM 模型，旨在解决现有方法的不足，提升风电功率预测的准确性与稳定性，为电力系统优化运行、能源规划提供可靠数据支撑，推动风电产业高质量发展。

二、相关理论与方法

2.1 双向时序卷积网络（BiTCN）

BiTCN 在时序卷积网络（TCN）基础上引入双向结构，通过因果卷积、膨胀卷积与残差连接，实现对时间序列数据的长距离依赖建模。双向结构可同时从过去和未来两个方向提取数据特征，相比单向网络能更全面捕捉风电功率数据的动态变化趋势，尤其适用于处理风电数据这类具有复杂时间依赖关系的序列。

2.2 支持向量机（SVM）

SVM 是一种基于统计学习理论的分类与回归模型，通过寻找最优超平面实现数据分类或回归预测。在高维空间中，SVM 能有效处理小样本、非线性数据，通过核函数将数据映射到高维空间，避免维度灾难问题。其结构简单、泛化能力强的特点，适合对 BiTCN 提取的风电数据特征进行精准预测。

三、基于 BiTCN-SVM 的风电功率预测模型构建

3.1 数据预处理

收集风速、风向、温度、气压、湿度及历史风电功率等多变量数据，采用线性插值填补缺失值，通过箱线图识别并修正异常值，再利用归一化方法将数据映射至 [0, 1] 区间，增强数据稳定性与模型训练效率。将处理后的数据按 7:1:2 比例划分为训练集、验证集和测试集。

3.2 模型结构设计

模型由数据输入层、BiTCN 特征提取层、SVM 预测层组成。数据输入层接收预处理后的多变量时间序列数据；BiTCN 特征提取层通过多层双向因果卷积与膨胀卷积操作，深度提取风电数据时间序列特征，并利用残差连接避免梯度消失；SVM 预测层将 BiTCN 输出的特征向量作为输入，通过核函数映射与最优超平面求解，输出风电功率预测值。

3.3 模型训练与优化

采用均方误差（MSE）作为损失函数，结合 Adam 优化器对 BiTCN 进行训练，调整网络参数以最小化验证集损失。对于 SVM，通过交叉验证优化核函数参数与惩罚因子，确定最优模型配置，同时引入早停机制防止过拟合，提升模型泛化能力。