【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-RVM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

在全球能源结构向清洁能源转型的进程中，风能凭借其可再生、无污染的特性，成为能源发展的重要方向。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多种因素影响，呈现出强烈的波动性和不确定性，这给电力系统的安全稳定运行、调度优化以及风能的高效利用带来了巨大挑战。

准确的风电功率预测是解决上述问题的关键。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，能为电力系统的运行决策提供有力支持。传统的预测模型在处理多变量非线性关系和复杂时间序列特征时，往往存在精度不高、泛化能力不足等问题。

时间卷积网络（TCN）在捕捉时间序列的局部特征和长距离依赖关系方面表现出色，相关向量机（RVM）作为一种稀疏概率模型，具有泛化能力强、计算效率高的特点。将 TCN 与 RVM 相结合，构建 TCN-RVM 模型用于多变量输入单步风电功率预测，有望充分发挥两者的优势，提升预测精度，具有重要的研究意义。

二、模型构建

（一）TCN（时间卷积网络）

TCN 是一种专为处理时间序列数据设计的卷积神经网络，其核心特点是采用因果卷积和膨胀卷积。因果卷积确保模型在预测时仅依赖过去的信息，避免未来信息的泄露；膨胀卷积通过在卷积核中引入间隔，有效扩大了感受野，使模型能够捕捉到长距离的时间依赖关系。

在风电功率预测中，多变量输入数据包含丰富的时间序列特征，如不同时段风速的变化趋势、温度与功率的关联模式等。TCN 通过多层卷积操作，能够从这些多变量数据中提取出具有代表性的局部特征和长距离依赖特征，去除冗余信息，为后续的预测提供高质量的特征输入。

（二）RVM（相关向量机）

RVM 基于贝叶斯框架，是一种稀疏的概率回归模型。它通过引入核函数将输入空间映射到高维特征空间，构建回归模型来拟合数据。在训练过程中，RVM 会自动筛选出对预测结果贡献较大的相关向量，大部分样本点会被排除，使模型具有良好的稀疏性。

与其他回归模型相比，RVM 不需要设置惩罚参数，预测时计算效率高，并且能够输出预测结果的概率分布，便于进行不确定性分析。将 TCN 提取的特征输入 RVM，能够利用 RVM 的优势对这些特征进行有效建模，实现对风电功率的精准预测。

（三）模型结合方式

TCN-RVM 模型采用串联结构。首先，将经过预处理的多变量输入数据输入 TCN，通过因果卷积和膨胀卷积进行特征提取，得到包含局部特征和长距离依赖特征的高维特征向量。

然后，将 TCN 输出的高维特征向量作为 RVM 的输入，RVM 通过核函数对这些特征进行处理，构建回归模型。在训练过程中，RVM 自动选择相关向量，确定模型参数，最终输出风电功率的预测值。

这种结合方式充分发挥了 TCN 强大的特征提取能力和 RVM 优秀的稀疏建模能力，使模型能够更好地处理多变量风电功率预测中的复杂问题。

三、数据集处理

（一）数据收集

本研究采用某风电场的历史运行数据，数据包含风速（m/s）、风向（°）、温度（℃）、湿度（%）、气压（hPa）以及对应的风电功率（MW）等变量。数据的采样间隔为 1 小时，总记录条数为 [X] 条，时间跨度覆盖不同季节和天气状况，以确保样本具有广泛的代表性，使模型能够适应不同的工况。

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究构建了基于 TCN-RVM 的多变量输入单步风电功率预测模型，实验结果表明：

1. TCN-RVM 模型在多变量输入单步风电功率预测中表现出优异的性能，其预测精度高于 TCN、RVM、TCN-SVM 和 LSTM 等对比模型。

1. TCN 的特征提取和 RVM 的稀疏建模相结合，能够充分挖掘多变量数据中的有用信息，两者的协同作用是模型性能提升的关键。

1. 多变量输入能有效提升 TCN-RVM 模型的预测精度，全变量输入时模型性能最佳。

（二）研究展望

未来可从以下几个方面对研究进行拓展：

1. 尝试引入注意力机制，使 TCN 在特征提取时能更关注对预测结果影响较大的特征，进一步提升模型性能。

1. 探索更多的核函数和模型参数优化方法，提高 RVM 的建模能力和泛化能力。

1. 将 TCN-RVM 模型应用于多步风电功率预测场景，拓展其应用范围。

1. 结合迁移学习方法，解决风电场数据量不足的问题，增强模型在不同风电场的适用性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 高伟.基于最小二乘支持向量机的风电功率短期预测研究[D].华中科技大学,2014.DOI:10.7666/d.D611958.

[2] 王涛,高靖,王优胤,等.基于改进经验模态分解和支持向量机的风电功率预测研究[J].电测与仪表, 2021, 58(6):6.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.06.007.

[3] 李霄.基于提升小波和最小二乘支持向量机的风电功率预测[D].上海交通大学,2015.

📣 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

👇