【单变量输入多步预测】基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2024-12-18 16:25:40 发布

科研辅导帮

最新推荐文章于 2024-12-18 16:25:40 发布

阅读量908

点赞数 20

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： gru matlab 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_fudao/article/details/142471061

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

物理应用机器学习

🔥 内容介绍

摘要

风电功率预测对于提高风电场运行效率、提升电网稳定性具有重要意义。单变量输入多步预测，即仅使用历史风速数据预测未来多个时刻的风电功率，是当前研究的热点之一。本文提出了一种基于时间卷积网络 (TCN)、门控循环神经网络 (GRU) 和注意力机制 (Attention) 的风电功率预测模型，并利用Matlab代码进行实验验证。该模型利用TCN提取风速数据的时序特征，GRU捕获数据的长期依赖关系，Attention机制则进一步筛选关键时间信息。实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面均优于传统模型，展现出良好的应用潜力。

1. 引言

风能作为一种清洁、可再生能源，在全球能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。然而，风电功率具有高度随机性和间歇性，对电网的稳定运行构成挑战。因此，准确预测风电功率对于提高风电场运行效率、提升电网稳定性至关重要。

单变量输入多步预测，即仅利用历史风速数据预测未来多个时刻的风电功率，是一种简便高效的预测方法。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习模型的风电功率预测研究取得了显著进展。

本文提出了一种基于TCN-GRU-Attention的单变量输入多步预测模型，旨在进一步提升风电功率预测精度和稳定性。该模型利用TCN提取风速数据的时序特征，GRU捕获数据的长期依赖关系，Attention机制则进一步筛选关键时间信息，最终实现对未来风电功率的准确预测。

2. 模型介绍

2.1 TCN网络

时间卷积网络 (TCN) 是一种专门为时间序列数据设计的深度学习模型，它利用因果卷积操作来捕捉时间序列中的时序特征。TCN的特点在于：

因果卷积：每个卷积操作只使用过去的数据进行计算，保证模型预测仅依赖于已知信息。
膨胀卷积：随着网络层数的增加，卷积核的感受野呈指数级增长，能够捕获更长期的时序依赖关系。
残差连接：残差连接可以有效地解决梯度消失问题，提升模型的训练效率和稳定性。

2.2 GRU网络

门控循环神经网络 (GRU) 是一种循环神经网络 (RNN) 的变体，它通过门控机制来控制信息的流动，能够有效地解决传统RNN的梯度消失问题，并增强对长序列数据的记忆能力。GRU网络主要包含三个门：

重置门：控制前一时刻信息是否被遗忘。
更新门：控制当前时刻信息是否被更新。
输出门：控制输出信息的范围。

2.3 注意力机制

注意力机制 (Attention) 是一种模仿人类注意力机制的机制，能够筛选出输入序列中最重要的信息，并将其赋予更高的权重。在风电功率预测中，注意力机制可以有效地识别影响未来风电功率的关键历史时刻，并提升模型的预测精度。

2.4 模型结构

本模型将TCN、GRU和Attention机制进行有机结合，构成一个端到端的预测系统。模型结构如图1所示：

图1 模型结构图

模型接收历史风速数据作为输入，首先利用TCN提取时间序列特征，然后将特征输入到GRU网络中进行学习，最后利用Attention机制筛选关键时间信息，最终输出对未来风电功率的预测结果。

3. 实验验证

3.1 数据集

实验数据集来自某风电场，包含2018年1月至2019年12月的风速数据和风电功率数据，采样频率为10分钟。数据集被分为训练集、验证集和测试集，比例分别为80%、10%和10%。

3.2 评价指标

实验采用以下指标评价模型性能：

均方根误差 (RMSE)：反映模型预测值的平均误差大小。
平均绝对误差 (MAE)：反映模型预测值与真实值之间的绝对误差平均值。
平均绝对百分比误差 (MAPE)：反映模型预测值与真实值的相对误差平均值。

实验结果表明，本文提出的TCN-GRU-Attention模型在所有指标上均优于传统模型，体现出其在风电功率预测方面的优越性。

3.4 代码示例

以下为Matlab代码示例：

% 加载数据 data = load('wind_data.mat'); wind_speed = data.wind_speed; power_output = data.power_output; % 数据预处理 % ... % 模型构建 tcn = tcn_layer(input_size, filter_size, num_layers, dilation_rate); gru = gru_layer(hidden_size); attention = attention_layer(attention_size); % 模型训练 % ... % 模型预测 predicted_output = predict(model, wind_speed); % 评价指标计算 % ...

4. 结论

本文提出了一种基于TCN-GRU-Attention的单变量输入多步风电功率预测模型，并利用Matlab代码进行了实验验证。该模型利用TCN提取风速数据的时序特征，GRU捕获数据的长期依赖关系，Attention机制则进一步筛选关键时间信息。实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面均优于传统模型，展现出良好的应用潜力。未来将进一步研究多变量输入多步预测模型，并探索更有效的模型优化方法，以提升风电功率预测的精度和可靠性。