【单变量输入多步预测】基于GRU的风电功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率预测中的单变量输入多步预测问题，提出基于门控循环单元（GRU）的预测模型。通过分析风电功率时间序列数据特性，构建单变量输入的 GRU 预测模型，采用滑动窗口方法构建训练样本，利用多步预测策略实现未来多个时间步的功率预测。在实际风电数据集上的实验结果表明，与传统时间序列预测方法和 LSTM 模型相比，GRU 模型在预测精度和计算效率上均具有优势，能够有效应用于风电功率的单变量输入多步预测任务。

一、引言

风电作为重要的可再生能源，其功率输出具有波动性和间歇性特点，大规模风电并网给电力系统的安全稳定运行带来挑战。准确的风电功率预测能够帮助电力系统调度部门合理安排发电计划、优化电网运行，降低风电并网成本，提高电力系统对可再生能源的接纳能力。

时间序列预测方法在风电功率预测中广泛应用，传统方法如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、支持向量机（SVM）等在处理非线性、非平稳的风电功率时间序列时存在一定局限性。近年来，深度学习方法特别是循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在时间序列预测领域取得了显著成果。GRU 作为 LSTM 的简化版本，在保留 LSTM 捕捉长序列依赖能力的同时，减少了模型参数，提高了训练效率。

本研究聚焦于单变量输入多步预测场景，即仅利用历史风电功率数据预测未来多个时间步的功率值，构建基于 GRU 的风电功率预测模型，探索其在风电功率预测中的有效性和优势。

二、相关理论与方法

2.1 风电功率时间序列特性

风电功率时间序列具有以下特性：

非线性
：风电功率受风速、风向、气温等多种因素影响，其变化呈现出复杂的非线性特征。
非平稳性
：风电功率随时间变化，其统计特性（如均值、方差）不保持恒定，具有非平稳性。
周期性
：风电功率在日、周、季节等时间尺度上可能呈现出一定的周期性变化规律。
随机性
：由于气象条件的不确定性，风电功率时间序列中存在一定的随机波动成分。

2.2 GRU 模型原理

GRU 是一种改进的循环神经网络，通过门控机制解决传统 RNN 中的梯度消失问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。GRU 模型结构如图 1 所示，主要包含更新门（update gate）和重置门（reset gate）两个门控单元。

2.3 单变量输入多步预测策略

在单变量输入多步预测中，仅利用历史风电功率数据预测未来多个时间步的功率值。常见的多步预测策略有以下几种：

直接预测法（Direct Multi-step Prediction）
：为每个预测步构建独立的模型，每个模型直接预测未来特定时间步的功率值。例如，使用一个模型预测未来 1 小时的功率，另一个模型预测未来 2 小时的功率，依此类推。这种方法的优点是简单直观，每个模型独立训练，不会累积预测误差；缺点是需要训练多个模型，计算成本较高。
递归预测法（Recursive Multi-step Prediction）
：使用一个模型进行预测，每次预测未来一个时间步的值，然后将预测值作为输入，继续预测下一个时间步的值，直到达到所需的预测步数。这种方法的优点是只需训练一个模型，计算成本低；缺点是预测误差会累积，随着预测步数的增加，预测精度会逐渐下降。
多输出预测法（Multi-output Prediction）
：训练一个模型同时预测多个未来时间步的值。模型的输出层包含多个神经元，每个神经元对应一个预测时间步。这种方法结合了直接预测法和递归预测法的优点，既不需要训练多个模型，又能避免误差累积。

本研究采用多输出预测法，构建一个 GRU 模型同时预测未来多个时间步的风电功率值。