【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiGRU的光伏功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-07-19 10:59:28 发布 · 371 阅读

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🔥 内容介绍

光伏能源作为清洁能源的重要组成部分，其功率输出受太阳辐射、温度、湿度、风速等多种因素影响，具有显著的波动性和随机性。准确的光伏功率预测对于电力系统的稳定运行、调度优化以及光伏电站的高效管理至关重要。

多变量输入能够综合考量各种影响因素，为预测模型提供更全面的信息；超前多步预测则可以提前为电力系统规划提供更长时间范围的参考，满足不同场景下的调度需求。卷积神经网络（CNN）在提取数据局部特征和空间关联性方面表现出色，双向门控循环单元（BiGRU）能够有效捕捉时序数据的上下文依赖关系。将两者结合构建 CNN-BiGRU 模型，应用于多变量输入超前多步光伏功率预测，可充分发挥各自优势，提高预测精度，为光伏能源的高效利用提供有力支持。

二、相关理论基础

（一）卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，其核心特点是局部连接和权值共享。主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

卷积层通过卷积核对输入数据进行滑动卷积操作，提取局部特征。每个卷积核相当于一个特征检测器，能够识别数据中的特定局部模式。在多变量光伏数据中，不同气象变量在局部时间窗口内可能存在潜在的关联，例如太阳辐射强度与温度在某一时间段内的协同变化，CNN 可以通过卷积操作有效捕捉这些局部关联特征。

池化层（通常为最大池化或平均池化）的作用是对卷积层提取的特征进行下采样，减少特征维度，降低计算量，同时保留关键信息，增强模型的鲁棒性。

全连接层则将池化层输出的特征映射到最终的输出空间，实现特征的整合和分类或回归等任务。

（二）双向门控循环单元（BiGRU）

BiGRU 由两个方向相反的门控循环单元（GRU）组成，GRU 是为解决传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。

GRU 包含更新门和重置门两个关键门控机制。更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入当前时刻状态的程度，更新门的值越接近 1，说明前一时刻的状态信息被保留得越多；重置门用于决定如何将新的输入信息与前一时刻的状态相结合，重置门的值越接近 0，说明前一时刻的状态信息被忽略得越多。

在 BiGRU 中，正向 GRU 按照时间顺序处理序列数据，捕捉从过去到现在的信息；反向 GRU 则逆着时间顺序处理序列数据，捕捉从未来到现在的信息。将两个方向 GRU 的输出进行拼接，能够全面地捕捉时序数据中的上下文依赖关系，对于具有强时序特性的光伏功率数据，这种能力尤为重要。

（三）多变量输入与超前多步预测

多变量输入指的是在预测模型中同时引入多个与光伏功率相关的变量，除了光伏功率自身的历史数据外，还包括太阳辐射强度、环境温度、相对湿度、风速等气象变量。这些变量共同影响着光伏功率的输出，多变量输入可以为模型提供更丰富的特征信息，有助于提高预测的准确性。