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

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-21 05:44:53 发布

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🔥 内容介绍

在全球能源转型的大趋势下，风能作为清洁可再生能源，其开发利用规模不断扩大。但风电功率受风速、风向、气象条件等多种因素影响，具有强波动性和不确定性，这给电力系统的安全稳定运行、调度优化带来了极大挑战。准确的风电功率预测是提高风能利用率、降低电力系统运行成本的关键。

多变量输入单步预测通过综合分析多种影响因素，对未来一个时刻的风电功率进行预测，能为电力系统运行提供重要参考。传统预测模型在处理多变量非线性关系和时间序列长期依赖时存在不足。而 TCN（时间卷积网络）擅长捕捉局部特征和长距离依赖，BiGRU（双向门控循环单元）能有效处理时间序列动态特征，Attention（注意力机制）可聚焦关键信息。将三者结合构建 TCN-BiGRU-Attention 模型，有望提升风电功率预测精度，具有重要的研究价值。

二、模型构建

（一）TCN（时间卷积网络）

TCN 基于卷积神经网络改进，通过因果卷积和膨胀卷积处理时间序列数据。因果卷积确保预测仅依赖过去信息，膨胀卷积通过扩大感受野，能捕捉长距离时间依赖关系。

在风电功率预测中，多变量输入数据包含复杂的局部特征，如特定时段内风速、温度的组合特征。TCN 通过多层卷积操作，提取这些局部特征和多变量间的关联信息，为后续模型提供更有价值的输入，减少冗余信息干扰。

（二）BiGRU（双向门控循环单元）

GRU 是 LSTM 的简化版，通过更新门和重置门控制信息流动，能有效捕捉时间序列的长期依赖，且计算复杂度更低。BiGRU 由前向 GRU 和后向 GRU 组成，前向 GRU 学习过去到当前的信息，后向 GRU 学习未来到当前的信息，两者输出拼接可全面捕捉时间序列的双向动态特征。

经过 TCN 提取的特征仍具有时间序列特性，BiGRU 对这些特征进一步处理，能深入挖掘风电功率随时间变化的规律，如不同季节、时段的功率变化模式，提升模型对时间动态的捕捉能力。

（三）Attention（注意力机制）

Attention 机制模拟人类注意力，在处理序列数据时，为不同时间步或特征分配不同权重，使模型聚焦于对预测结果影响更大的信息。

在风电功率预测中，不同时刻的特征对预测的重要性不同，如临近时刻的风速、风向信息可能更关键。Attention 机制对 BiGRU 输出的特征进行加权处理，突出关键信息，抑制无关信息，进一步提升预测精度。

（四）模型结合方式

模型采用串联结构。首先，多变量输入数据经预处理后输入 TCN，通过因果卷积和膨胀卷积提取局部特征与长距离依赖特征，得到初步特征序列。