【多变量输入超前多步预测】基于CNN-GRU的光伏功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源转型的大背景下，太阳能作为一种清洁、可再生的能源，其开发与利用受到了广泛关注。光伏功率的输出受到太阳辐射强度、温度、湿度、风速等多种因素的影响，具有很强的随机性和波动性。准确的光伏功率预测对于电力系统的安全稳定运行、电力调度优化以及新能源的高效利用都具有至关重要的意义。

当前，光伏功率预测方法主要包括传统统计方法、机器学习方法和深度学习方法等。传统统计方法如时间序列分析，在处理非线性、高维度的数据时效果往往不够理想。机器学习方法如支持向量机、随机森林等，虽然在一定程度上提高了预测精度，但对于多变量输入和超前多步预测的复杂场景，其性能仍有提升空间。

深度学习方法凭借其强大的特征提取和非线性拟合能力，在光伏功率预测领域展现出了良好的应用前景。其中，卷积神经网络（CNN）擅长提取数据的局部特征和空间相关性，而门控循环单元（GRU）则在处理时间序列数据、捕捉时间依赖关系方面具有优势。将 CNN 与 GRU 相结合，构建 CNN-GRU 模型，有望充分发挥两种网络的优势，提高多变量输入下光伏功率超前多步预测的精度。

二、数据来源与预处理

（一）数据来源

本研究的数据来源于某地区的光伏电站，收集了该电站一段时间内的相关数据，包括光伏功率以及影响光伏功率的气象因素，如太阳辐射强度、环境温度、相对湿度、风速等。数据的时间间隔为 1 小时，涵盖了不同季节和天气条件下的情况，以保证数据的多样性和代表性。

三、CNN-GRU 模型构建

（一）模型结构设计

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究构建了基于 CNN-GRU 的光伏功率预测模型，用于多变量输入下的超前多步预测。通过实验验证，得出以下结论：

1. CNN-GRU 模型能够有效结合 CNN 的特征提取能力和 GRU 的时序建模能力，充分利用光伏功率相关的多变量数据信息，提高了预测精度。

1. 与 BP 神经网络、CNN 模型、GRU 模型相比，CNN-GRU 模型在 RMSE、MAE 和 MAPE 等评价指标上均表现更优，具有更好的预测性能。

1. 该模型在超前多步预测中具有较好的稳定性，随着预测步数的增加，误差增长较为缓慢，能够满足实际应用的需求。

（二）展望

虽然本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处，未来可以从以下几个方面进行改进和拓展：

1. 数据方面：可以考虑引入更多的影响因素，如云层覆盖度、大气压强等，进一步丰富输入变量，提高模型的预测精度。同时，对数据预处理方法进行优化，如采用更先进的缺失值填补和异常值检测算法。

1. 模型方面：可以尝试对 CNN-GRU 模型进行改进，如增加注意力机制，使模型能够更加关注对预测结果影响较大的特征和时间步；或者结合其他深度学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）、Transformer 等，构建更复杂的混合模型，进一步提高预测性能。

1. 预测策略方面：可以采用间接多步预测或滚动预测等策略，与直接多步预测进行对比分析，选择更适合光伏功率多步预测的策略。

1. 应用方面：将模型应用于实际的光伏电站调度和电力系统运行中，验证其在实际场景中的实用性和有效性，并根据实际反馈对模型进行进一步优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王帅.基于数据驱动的无绝缘轨道电路PHM研究[D].兰州交通大学,2023.

[2] 徐圣林.基于神经网络的环境声音分类方法研究[J].电声技术, 2024, 48(10):54-56.DOI:10.16311/j.audioe.2024.10.015.

[3] 罗  勇,荣  娜,詹献文.基于CNN-GRU的配电网中压馈线合环电流预测研究[J].应用数学进展, 2022, 11(7):17.DOI:10.12677/AAM.2022.117512.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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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

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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

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