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

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁化转型的浪潮中，风力发电凭借可再生、无污染等优势，装机规模不断攀升 。但风电功率受风速、风向、气温等多因素干扰，呈现出显著的随机性与波动性，严重影响电力系统稳定运行与调度规划 。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。双向时序卷积网络（BiTCN）在时序特征提取上独具优势，支持向量机（SVM）在回归任务中表现出色。本文构建基于 BiTCN - SVM 的风电功率预测模型，利用多变量输入进行单步预测，致力于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；双向时序卷积网络；支持向量机

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、调峰调频以及电力市场交易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欠佳 。近年来，深度学习算法在时序数据预测领域成果显著，多种网络模型被应用于风电功率预测。双向时序卷积网络（BiTCN）能够从正反两个方向提取时序数据特征，支持向量机（SVM）基于统计学习理论，在小样本、非线性问题上优势明显。将 BiTCN 与 SVM 相结合用于风电功率多变量输入单步预测，有望发挥二者优势，为风电功率预测提供更优方案。

二、BiTCN 与 SVM 原理概述

2.1 双向时序卷积网络（BiTCN）原理

双向时序卷积网络（BiTCN）是在时序卷积网络（TCN）基础上发展而来 。TCN 通过因果卷积、扩张卷积和残差连接等技术，有效解决了传统卷积神经网络处理时序数据时的信息泄露、长距离依赖捕捉困难等问题 。BiTCN 在此基础上引入双向结构，由正向 TCN 和反向 TCN 组成 。

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 。BiTCN 的双向结构使其能够同时从正向和反向提取时序数据特征，更全面地捕捉数据中的依赖关系和模式，相比单向 TCN，能获取更丰富的时序信息 。

2.2 支持向量机（SVM）原理

支持向量机（SVM）是基于统计学习理论的分类和回归算法 。在回归问题中，SVM 通过引入松弛变量和惩罚参数 

C

，允许一定范围内的误差，寻找一个回归超平面，使样本点到超平面的误差最小 。对于线性不可分的情况，通过核函数将数据映射到高维特征空间，在高维空间中寻找最优超平面 。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、径向基核函数（RBF）等 。SVM 在小样本数据处理上具有优势，能够有效避免过拟合问题，通过合理选择核函数和参数，可以建立复杂的非线性回归模型。

三、基于 BiTCN - SVM 的风电功率预测模型构建

3.1 多变量输入选择

综合考虑影响风电功率的关键因素，选取风速、风向、气温、气压、湿度作为输入变量 。风速直接影响风电功率，在一定区间内呈正相关，超额定风速后功率受限；风向决定风机叶片受力和发电效率；气温、气压和湿度通过改变空气密度间接影响风电功率 。收集这些变量及对应风电功率历史数据，构建多变量输入数据集。

3.2 数据预处理

1. 数据清洗：运用 3σ 准则检测原始数据异常值并剔除，对于缺失数据，依据数据特点采用线性插值、邻近值填充等方法补全，保障数据完整性 。

1. 归一化处理：为消除变量量纲差异，采用最小 - 最大归一化方法，将所有输入变量和输出变量（风电功率）映射到 [0, 1] 区间，公式为：

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

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

2.17 时序、回归预测预测和分类

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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