【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于BiGRU的风电功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-07-12 10:51:27 发布 · 217 阅读

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🔥 内容介绍

在当今能源结构转型的大背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，其开发和利用受到了广泛关注。然而，风电功率具有较强的随机性和波动性，这给电力系统的稳定运行、调度规划等带来了诸多挑战。准确的风电功率预测是解决这些问题的关键，而基于 BiGRU（双向门控循环单元）的多变量输入单步预测方法为提高预测精度提供了新的思路。

研究背景与意义

随着全球对环境保护和可持续发展的重视，风能在能源消费中的占比不断提升。但由于风能受风速、风向、温度、湿度等多种气象因素的影响，风电功率输出呈现出复杂的非线性和不确定性特征。这种不确定性会导致电力系统的备用容量增加、发电成本上升，甚至可能影响电网的安全稳定运行。

准确的风电功率预测能够为电力系统的调度运行提供可靠依据，有助于优化机组组合、减少旋转备用容量、提高电网运行的经济性和安全性。多变量输入单步预测是风电功率预测中的一种重要方式，它综合考虑多个影响因素，预测未来一个时刻的风电功率，具有较高的实用价值。BiGRU 作为一种改进的循环神经网络，能够有效捕捉序列数据中的长期依赖关系和双向特征，在时间序列预测领域表现出优异的性能，将其应用于多变量输入单步风电功率预测具有重要的理论和实际意义。

相关理论基础

风电功率影响因素

风电功率的大小主要取决于风速，通常情况下，在切入风速到额定风速之间，风电功率随着风速的增大而增加，当风速超过额定风速后，风电功率保持在额定值附近。除了风速，风向也会影响风电机组的捕获效率，不同的风向可能导致风电机组的受光面积不同，从而影响发电功率。此外，温度、湿度、气压等气象因素也会通过影响空气密度等方式间接影响风电功率。因此，在进行风电功率预测时，需要将这些多变量因素作为输入特征。

BiGRU 神经网络

GRU（门控循环单元）是为解决循环神经网络（RNN）中的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的，它通过引入更新门和重置门来控制信息的流动。更新门用于决定保留多少过去的信息并加入新的信息，重置门用于决定忽略多少过去的信息。

BiGRU 是在 GRU 的基础上发展而来的，它由两个方向相反的 GRU 组成，一个向前传播，处理过去到现在的信息；另一个向后传播，处理未来到现在的信息。这种双向结构使得 BiGRU 能够同时捕捉序列数据中的前向依赖和后向依赖，更全面地理解数据的上下文信息，从而提高对时间序列数据的预测能力。在风电功率预测中，历史的风电功率数据和相关气象数据构成了时间序列，BiGRU 能够充分挖掘这些序列中的潜在规律。

基于 BiGRU 的多变量输入单步预测模型构建

数据收集与预处理

首先，需要收集用于预测的相关数据，包括历史风电功率数据以及对应的气象数据，如风速、风向、温度、湿度等。数据的来源可以是风电场的监测系统或气象站。

收集到的数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要进行预处理。对于缺失值，可以采用插值法（如线性插值、多项式插值）或均值填充法进行处理；对于异常值，可以通过箱线图、3σ 准则等方法进行识别，并根据实际情况进行修正或剔除。此外，为了消除不同特征量纲和数量级的影响，需要对数据进行归一化处理，将数据映射到 [0,1] 或 [-1,1] 区间，常用的归一化方法有 Min-Max 归一化和 Z-Score 标准化。

特征选择

在多变量输入预测中，并非所有的变量都对风电功率预测有显著影响，过多的冗余变量可能会增加模型的复杂度，降低预测精度。因此，需要进行特征选择。可以通过计算各特征与风电功率之间的相关系数、使用递归特征消除法、基于树模型的特征重要性评估等方法，筛选出对风电功率预测贡献较大的特征作为模型的输入。

模型结构设计

基于 BiGRU 的多变量输入单步预测模型主要由输入层、BiGRU 层、全连接层和输出层组成。

输入层接收经过预处理和特征选择后的多变量时间序列数据，每个时间步包含多个特征值。BiGRU 层是模型的核心部分，通过设置合适的隐藏层神经元数量和层数，对输入的序列数据进行特征提取，捕捉数据中的双向时序特征。全连接层将 BiGRU 层输出的特征进行整合和转换，将高维特征映射到低维空间。输出层采用合适的激活函数（如线性激活函数），输出单步的风电功率预测值。

在模型训练过程中，采用合适的损失函数（如均方误差损失函数）来衡量预测值与实际值之间的差异，并使用优化算法（如 Adam 算法）对模型参数进行更新，以最小化损失函数。

总结与展望

本研究构建了基于 BiGRU 的多变量输入单步风电功率预测模型，通过综合考虑风速、风向、温度、湿度等多变量因素，利用 BiGRU 的双向特征捕捉能力，实现了对风电功率的准确预测。实验结果表明，该模型在预测精度上优于 BP 神经网络、GRU 等模型，能够为电力系统的调度运行提供有效的参考。

然而，该研究仍存在一些不足之处。例如，模型的参数选择主要依靠经验和实验调试，缺乏自适应的参数优化方法；在处理极端天气条件下的风电功率预测时，精度还有待提高。

未来的研究方向可以包括：引入智能优化算法（如粒子群优化算法、遗传算法）对 BiGRU 模型的参数进行优化，提高模型的自适应能力；结合注意力机制，使模型能够自动关注对风电功率预测影响较大的特征和时间步；考虑将多步预测与单步预测相结合，构建更全面的风电功率预测体系，以更好地满足电力系统对风电功率预测的需求。