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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在全球能源结构加速向清洁能源转型的大背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，其在电力系统中的占比不断提高。但风电功率受风速、风向、温度等多种气象因素影响，具有显著的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、经济调度带来了极大挑战。精准的风电功率预测是应对这些挑战的关键，而双向时间卷积网络（BiTCN）凭借其在捕捉时间序列数据局部特征和双向依赖关系方面的优势，为多变量输入单步风电功率预测提供了有效的解决方案。

研究背景与意义

随着风能开发利用规模的持续扩大，风电已成为电力系统中不可或缺的能源组成部分。然而，风电功率输出的不确定性会导致电网调峰困难、备用容量增加、发电成本上升，甚至可能引发电网故障。因此，提高风电功率预测精度具有重要的现实意义。

多变量输入单步预测通过综合考虑多个影响因素，预测未来一个时刻的风电功率，能为电力系统实时调度提供有力支持。BiTCN 作为一种先进的时间序列处理模型，能够从双向捕捉数据中的局部特征和时序依赖关系，无需依赖其他模型辅助，可独立完成特征提取与预测任务，在风电功率预测领域具有独特的应用价值。

相关理论基础

风电功率影响因素

风电功率的输出主要受风速影响，在切入风速到额定风速范围内，风电功率随风速增大而增加，超过额定风速后趋于稳定，超过切出风速则为零。此外，风向影响风轮机的迎风效率，温度、湿度、气压等通过改变空气密度间接影响风电功率。这些多变量因素相互作用，共同决定风电功率的变化特性，是多变量预测中必须考虑的输入特征。

BiTCN 理论

时间卷积网络（TCN）是专为处理时间序列数据设计的卷积神经网络变体，其核心在于因果卷积和膨胀卷积。因果卷积确保预测的时序合理性，即某一时刻的输出仅依赖于该时刻及之前的输入；膨胀卷积通过在卷积核中引入间隙，在不增加参数的情况下扩大感受野，使网络能捕捉长距离时序依赖。

双向时间卷积网络（BiTCN）由正向 TCN 和反向 TCN 构成，正向 TCN 提取从过去到现在的特征与时序信息，反向 TCN 提取从未来到现在的特征与时序信息。这种双向结构让 BiTCN 能更全面地挖掘序列数据中的局部特征和双向依赖关系，为风电功率预测提供丰富的特征支撑，且无需额外模型即可完成从特征提取到预测的全过程。

基于 BiTCN 的多变量输入单步预测模型构建

数据收集与预处理

收集某风电场的历史数据，包括每 15 分钟记录的风电功率数据及对应的风速、风向、温度、湿度、气压等气象数据，数据来源于风电场监测系统和气象站观测数据。

预处理步骤：对于缺失值，采用线性插值或样条插值填充，保证数据连续性；对于异常值，通过箱线图识别超出 1.5 倍四分位距的数据，结合实际情况修正或剔除；采用 Min-Max 归一化将数据转换到 [0,1] 区间，消除量纲和数值范围差异的影响。

特征选择

运用皮尔逊相关系数分析各气象因素与风电功率的线性相关性，结合随机森林模型的特征重要性评估，筛选出风速、风向、温度等对预测贡献较大的特征作为输入变量，减少冗余信息干扰。

模型结构设计

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

输入层接收预处理和特征选择后的多变量时间序列数据。BiTCN 层是核心，通过设置合适的卷积核大小、膨胀系数和层数，对输入数据进行双向特征提取，捕捉局部模式和时序依赖关系，每层卷积后添加批归一化和 ReLU 激活函数以提升训练稳定性和非线性表达能力。全连接层将 BiTCN 层输出的高维特征整合压缩，转换为低维特征。输出层采用线性激活函数，输出单步风电功率预测值。

模型训练采用均方误差（MSE）作为损失函数，使用 Adam 优化算法迭代更新参数，最小化损失函数以提高预测精度。

总结与展望

本研究构建的基于 BiTCN 的多变量输入单步风电功率预测模型，凭借其双向特征提取能力，在实验中展现出较高的预测精度，优于多种对比模型，可为电力系统调度提供可靠参考。

模型存在的不足：BiTCN 的卷积核大小、膨胀系数等参数依赖经验调试，缺乏自适应优化；在极端天气下，因样本少，预测精度有待提升。

未来研究方向：引入智能优化算法（如粒子群优化）自动优化模型参数，提高自适应能力；结合注意力机制，使模型聚焦关键特征和时间步；增加极端天气样本，提高模型鲁棒性；探索与 Transformer 等模型融合，进一步提升预测性能，更好满足电力系统需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李颖男,赵征.基于灰色理论的风电功率预测研究[J].电力科学与工程, 2016, 32(8):5.DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2016.08.007.

[2] 魏爱雪.基于多指标融合评价和案例推理的风电功率预测模型的优选决策[D].太原理工大学,2015.

[3] 贺宇轩,王锟,曾进辉,等.基于KNN-LASSO-PPC法的改进BitCN-LSTM短期光伏功率预测[J].电子测量技术[2025-07-09].

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇