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摘要: 风电预测对于电力系统稳定运行和经济调度至关重要。本文提出了一种基于向量加权平均算法改进的INFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型用于风电功率预测。该模型结合了信息增益率特征选择 (INFO) 算法、双向时间卷积网络 (BiTCN)、双向门控循环单元网络 (BiGRU) 和注意力机制 (Attention)，并利用向量加权平均算法优化模型参数，从而提升预测精度和稳定性。通过对真实风电功率数据的实验验证，结果表明该模型相较于传统的预测模型具有显著的优势，预测精度和稳定性均得到有效提高，具备较高的实际应用价值。
关键词: 风电功率预测；信息增益率；双向时间卷积网络；双向门控循环单元网络；注意力机制；向量加权平均算法
1 引言
随着全球对清洁能源需求的日益增长，风电作为一种重要的可再生能源，其在电力系统中的占比不断提升。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的安全稳定运行带来了巨大挑战。准确的风电功率预测对于电力系统调度、规划和运行至关重要，可以有效提高电力系统的可靠性，降低运营成本，并促进风电的更大规模接入。
近年来，许多学者致力于研究各种风电功率预测方法，包括传统的统计方法、机器学习方法和深度学习方法。传统的统计方法如ARIMA模型、自回归模型等，计算简单，但预测精度有限，难以捕捉风电功率的复杂非线性特征。机器学习方法如支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 等，具有较强的非线性拟合能力，但对于高维数据处理能力相对较弱，且参数调优较为复杂。深度学习方法，例如长短期记忆网络 (LSTM)、卷积神经网络 (CNN) 等，凭借其强大的学习能力和特征提取能力，在风电功率预测领域展现出巨大的潜力，取得了显著的成果。
然而，现有的深度学习模型也存在一些不足之处。例如，LSTM模型容易出现梯度消失问题，难以捕捉长时序依赖关系；CNN模型在处理时序数据时，往往忽略了时间序列的顺序信息。为了克服这些不足，本文提出了一种基于向量加权平均算法改进的INFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型，该模型融合了多种先进算法的优势，有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。
2 模型构建
本文提出的INFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要包括四个部分：特征选择、BiTCN层、BiGRU层和Attention层。
2.1 特征选择 (INFO)
在风电功率预测中，选择合适的输入特征至关重要。本文采用信息增益率 (Information Gain Ratio) 算法进行特征选择。信息增益率能够有效衡量特征与目标变量之间的相关性，并剔除冗余和无关特征，从而提高模型的泛化能力和预测精度。通过计算各个特征的信息增益率，选择信息增益率最高的若干特征作为模型的输入。
2.2 双向时间卷积网络 (BiTCN)
BiTCN能够同时捕捉时间序列数据的过去和未来信息，有效提取时间序列中的局部特征。本模型采用BiTCN提取风电功率时间序列中的局部特征，并将其作为BiGRU层的输入。BiTCN层由多个卷积层组成，每个卷积层使用多个卷积核进行卷积操作，提取不同尺度的局部特征。
2.3 双向门控循环单元网络 (BiGRU)
BiGRU能够有效处理长时序依赖关系，捕捉时间序列中的全局特征。本模型采用BiGRU层对BiTCN层的输出进行处理，提取时间序列中的全局特征。BiGRU能够双向学习时间序列数据，充分利用过去和未来的信息，提高预测精度。
2.4 注意力机制 (Attention)
注意力机制能够对输入序列中的不同部分赋予不同的权重，突出重要的信息。本模型在BiGRU层之后加入注意力机制，对BiGRU层的输出进行加权平均，从而提高模型对关键信息的关注度，进一步提升预测精度。
2.5 向量加权平均算法优化
为了进一步优化模型参数，本文采用向量加权平均算法对模型参数进行优化。该算法根据不同参数的重要性，赋予不同的权重，从而得到更优的模型参数，提高模型的预测精度和稳定性。具体而言，该算法通过迭代计算每个参数的权重，并根据权重更新模型参数，直到满足预设的收敛条件。
3 实验结果与分析
本文使用某风电场的真实风电功率数据进行实验验证，并将所提出的INFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他几种主流的风电功率预测模型进行比较，包括ARIMA模型、SVM模型、LSTM模型和BiLSTM模型。评价指标采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE)。
实验结果表明，本文提出的INFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE三个指标上均优于其他对比模型，预测精度显著提高。这主要得益于INFO算法的有效特征选择、BiTCN和BiGRU网络强大的特征提取能力以及Attention机制对关键信息的关注。向量加权平均算法的应用进一步提升了模型的预测精度和稳定性。
4 结论
本文提出了一种基于向量加权平均算法改进的INFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型用于风电功率预测。该模型通过结合信息增益率特征选择、双向时间卷积网络、双向门控循环单元网络和注意力机制，并利用向量加权平均算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。实验结果验证了该模型的有效性和优越性，为提高风电功率预测精度提供了新的思路和方法。未来的研究工作将着重于进一步优化模型结构，探索更有效的参数优化算法，并研究模型在不同风电场和不同预测时间尺度下的适用性。
📣 部分代码
end
% 训练集和测试集划分
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.9; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1)
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2.1 bp时序、回归预测和分类
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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
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