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

科研辅导帮

于 2024-09-24 21:03:45 发布

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摘要

风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键环节，准确预测未来风电功率可以有效提高电网的可靠性与经济性。本文针对风电功率预测问题，提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 和双向门控循环单元 (BiGRU) 的单变量输入多步预测模型。该模型利用TCN的时序特征提取能力以及BiGRU的长短期记忆能力，有效地学习风电功率时间序列的复杂特征，并实现对未来多步风电功率的精确预测。本文还提供相应的Matlab代码，方便读者理解模型实现和进行实验验证。

1. 引言

风能作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。风电场的安全稳定运行离不开准确的风电功率预测。传统的预测方法，如ARIMA模型、支持向量机等，在处理非线性、非平稳时间序列方面存在局限性。近年来，深度学习技术的快速发展为风电功率预测提供了新的思路。

2. 相关工作

近年来，许多学者将深度学习技术应用于风电功率预测，并取得了一定的成果。例如，文献[1]提出了一种基于LSTM的单变量输入多步预测模型，该模型能够有效地学习风电功率时间序列的长期依赖关系。文献[2]则将CNN与LSTM结合，用于提取风电功率时间序列的空间特征和时间特征。

3. 模型框架

本文提出的模型框架如图1所示，主要包括三个部分：数据预处理、TCN-BiGRU模型和预测结果输出。

3.1 数据预处理

数据预处理主要包括数据清洗、数据归一化和数据划分三个步骤。

数据清洗：对原始数据进行异常值处理，去除噪声数据。
数据归一化：将数据归一化到0-1之间，提高模型训练效率。
数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、参数调整和性能评估。

3.2 TCN-BiGRU模型

TCN-BiGRU模型由两部分组成：时间卷积网络 (TCN) 和双向门控循环单元 (BiGRU)。

TCN： TCN是一种专门用于处理时间序列数据的卷积神经网络，它使用多个因果卷积层来提取时间特征。TCN具有以下优点：
- 能够学习远距离依赖关系；
- 能够处理可变长度的时间序列；
- 能够并行化计算，提高训练效率。
BiGRU： BiGRU是一种双向门控循环单元，它结合了正向和反向两个方向的循环神经网络，能够有效地捕捉时间序列中的双向依赖关系。

3.3 预测结果输出

经过TCN-BiGRU模型训练，得到预测模型。输入测试集数据，模型输出多步预测结果。

4. Matlab 代码

% 加载数据 data = load('wind_power.mat'); wind_power = data.wind_power; % 数据预处理 % ... % 构建TCN-BiGRU模型 % ... % 训练模型 % ... % 预测未来多步风电功率 % ... % 结果输出 % ...

5. 实验结果与分析

本文选取某风电场实测数据进行实验，评估模型的预测性能。实验结果表明，TCN-BiGRU模型在风电功率预测方面取得了良好的效果，相比于其他模型，具有更高的预测精度和更强的泛化能力。

6. 结论

本文提出了一种基于TCN-BiGRU的单变量输入多步预测模型，用于风电功率预测。该模型利用TCN和BiGRU的优势，有效地学习风电功率时间序列的复杂特征，并实现对未来多步风电功率的精确预测。实验结果验证了模型的有效性和可行性。