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

最新推荐文章于 2025-12-01 20:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 20:15:00 发布 · 893 阅读

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生能源，在能源结构中的占比日益提高。然而，风电功率具有显著的间歇性、波动性和不确定性，这种特性给电网的稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电网合理安排发电计划，提高新能源消纳能力，降低调度成本，保障电力系统的安全稳定运行。传统的风电功率预测方法，如物理方法、统计方法等，在处理复杂的非线性关系和多变量影响因素时存在局限性。近年来，深度学习凭借强大的特征提取和非线性拟合能力，在风电功率预测领域展现出巨大潜力。本文提出基于 CNN - BiGRU - Attention 的风电功率预测模型，针对多变量输入进行单步预测研究，旨在提高风电功率预测的准确性和可靠性。

二、相关技术概述

（一）风电功率影响因素

风电功率受到多种因素影响，包括气象因素（风速、风向、气温、气压等）、风机自身参数（叶片角度、风机转速等）以及电网运行状态等。这些因素相互关联、相互作用，共同决定了风电功率的输出。例如，风速是影响风电功率的最主要因素，在一定范围内，风电功率与风速呈非线性关系；风向会影响风机的迎风角度，进而影响发电效率；气温和气压的变化会改变空气密度，间接影响风力大小。

（二）深度学习在风电功率预测中的应用

深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如 GRU、LSTM）等在风电功率预测中得到广泛应用。CNN 擅长提取数据的局部特征和空间特征，可有效处理风电数据中的空间相关性；RNN 及其变体能够处理序列数据，捕捉数据的时间依赖关系，适用于风电功率这种具有时间序列特性的数据。然而，单一的网络结构在处理复杂风电数据时存在一定不足，因此融合多种网络结构的混合模型成为研究热点。

三、CNN-BiGRU-Attention 模型原理

（一）卷积神经网络（CNN）

CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动提取数据的特征。卷积层利用卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作，提取数据的局部特征；池化层对卷积层输出进行降维，减少计算量并防止过拟合；全连接层将提取的特征进行整合，输出最终结果。在风电功率预测中，CNN 能够有效提取气象数据等多变量之间的空间特征和局部规律。

（二）双向门控循环单元（BiGRU）

GRU 是 RNN 的一种变体，通过门控机制解决了 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地处理长序列数据。BiGRU 由两个方向相反的 GRU 组成，分别从正向和反向对序列数据进行处理，能够同时利用过去和未来的信息，更全面地捕捉数据的时间依赖关系。在风电功率预测中，BiGRU 可以充分挖掘风电功率时间序列的前后关联信息。

（三）注意力机制（Attention）

注意力机制模拟人类注意力的分配方式，使模型能够聚焦于重要信息，忽略次要信息。在风电功率预测中，不同的影响因素在不同时刻对风电功率的贡献程度不同，注意力机制可以自动学习各因素的重要性权重，增强模型对关键信息的捕捉能力，提高预测精度。

四、基于 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测模型构建