【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源结构加速向绿色低碳转型的趋势下，风力发电作为可再生能源的关键力量，装机规模持续攀升。但风电功率受风速、风向、气温等多因素综合影响，呈现出强烈的随机性与波动性，给电力系统的稳定运行、调度规划带来巨大挑战。精确的风电功率预测是保障电力可靠供应、优化能源配置的关键。时序卷积网络（TCN）在时序特征提取上表现优异，门控循环单元（GRU）擅长处理序列数据，注意力机制（Attention）能聚焦关键信息。本文构建基于 TCN - GRU - Attention 的风电功率预测模型，利用多变量输入进行单步预测，旨在提升风电功率预测的准确性与可靠性。

关键词

风电功率预测；多变量输入；单步预测；TCN；GRU；注意力机制

一、引言

随着 “双碳” 目标的深入推进，风电在能源领域的地位愈发重要 。然而，风电功率的不稳定特性使得电力系统在发电计划安排、电网调度以及电力供需平衡等方面面临诸多难题 。传统的风电功率预测方法，如物理方法依赖大量精确参数，计算复杂且适应性差；统计方法在处理非线性、非平稳的风电数据时效果不佳 。近年来，深度学习在时序数据预测领域取得显著成果，多种网络模型被应用于风电功率预测。但单一模型往往存在局限性，难以全面捕捉风电功率与多变量之间的复杂关系。TCN 具有强大的时序建模能力，GRU 能有效处理长序列数据，注意力机制可增强模型对关键特征的捕捉，将三者结合用于风电功率预测具有重要的研究价值和应用前景。

二、TCN、GRU 与注意力机制原理概述

2.1 时序卷积网络（TCN）原理

时序卷积网络（TCN）是一种专门用于处理时序数据的卷积神经网络，它通过因果卷积（Causal Convolution）、扩张卷积（Dilated Convolution）和残差连接（Residual Connection）等技术，有效解决了传统卷积神经网络在处理时序数据时存在的信息泄露、长距离依赖捕捉困难等问题 。

因果卷积确保当前时刻的输出仅依赖于过去和当前时刻的输入，符合时序数据的因果关系 。扩张卷积通过设置扩张因子，在不增加参数数量的情况下，扩大卷积核的感受野，使网络能够捕捉到更长时间序列的信息 。残差连接则有助于解决网络深度增加时出现的梯度消失和退化问题，使得网络可以更轻松地学习复杂的映射关系 。通过这些技术，TCN 能够有效地提取时序数据中的长期依赖特征和局部特征。

2.2 门控循环单元（GRU）原理

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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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

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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

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