【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

Matlab大师兄

于 2025-07-13 10:31:55 发布

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文章标签：支持向量机 matlab 算法

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁能源转型的进程中，风能凭借其可再生、无污染的特性，在电力系统中的应用愈发广泛。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多种因素的综合影响，呈现出强烈的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、经济调度以及电网规划带来了诸多难题。精准的风电功率预测是解决这些问题的核心环节，而基于 BiTCN-SVM（双向时间卷积网络 - 支持向量机）的多变量输入单步预测方法，为提高风电功率预测精度提供了新的有效途径。

研究背景与意义

随着风能开发利用规模的不断扩大，风电在总发电量中的占比持续上升。但由于风能本身具有不确定性，风电功率输出难以精确预测，这会导致电力系统的备用容量增加、发电成本上升，甚至可能引发电网频率波动、电压不稳定等安全问题。

多变量输入单步预测通过综合考虑多个影响风电功率的因素，对未来一个时刻的风电功率进行预测，具有重要的实际应用价值。BiTCN 能够高效捕捉时间序列数据中的局部特征和双向依赖关系，而 SVM 在处理小样本、非线性问题时具有独特优势，将两者结合构建的 BiTCN-SVM 模型，能够充分发挥各自的长处，提高风电功率预测的准确性和可靠性，为电力系统的调度运行提供有力支持，对于促进风能的高效利用和电力系统的可持续发展具有重要意义。

相关理论基础

风电功率影响因素

风电功率的大小主要由风速决定，在切入风速到额定风速范围内，风电功率随风速的增大而近似线性增加；当风速超过额定风速后，风电功率保持在额定值附近；当风速超过切出风速时，风电机组停止运行，风电功率为零。除风速外，风向会影响风轮机的迎风角度，从而改变风能捕获效率；温度和湿度通过影响空气密度，间接影响风电功率；气压等气象因素也会对风电功率产生一定的影响。这些多变量因素相互作用，共同决定了风电功率的输出特性，在预测模型中必须综合考量。

BiTCN 理论

时间卷积网络（TCN）是一种专门用于处理时间序列数据的卷积神经网络变体，它通过因果卷积和膨胀卷积来捕捉序列数据的时序特征。因果卷积确保了模型在预测时只能利用过去的信息，符合时间序列的先后顺序；膨胀卷积通过在卷积核中引入间隔，能够在不增加参数数量的情况下扩大感受野，使网络能够捕捉到更长距离的时序依赖关系。

双向时间卷积网络（BiTCN）由正向 TCN 和反向 TCN 组成，正向 TCN 用于提取从过去到现在的局部特征和时序信息，反向 TCN 用于提取从未来到现在的局部特征和时序信息（在单步预测中，主要是对序列前后的局部模式进行更全面的挖掘）。BiTCN 能够从两个方向对数据进行处理，从而更全面地捕捉数据中的局部特征和短期依赖关系，为后续的预测提供丰富的特征信息。

SVM 理论

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其基本思想是在特征空间中找到一个最优超平面，使不同类别的数据点能够被清晰分隔，并且该超平面与各类别中最近数据点的距离（间隔）最大。

在回归问题中，SVM 通过引入 ε- 不敏感损失函数，将问题转化为寻找一个最优函数，使得所有训练数据点都落在该函数的 ε- 带内，或者偏离量最小。SVM 通过核函数将非线性问题映射到高维特征空间，从而能够处理非线性的回归问题，在小样本、高维空间的情况下表现出良好的泛化能力，这使得它在风电功率预测这种具有非线性特征的问题中具有应用潜力。

基于 BiTCN-SVM 的多变量输入单步预测模型构建

数据收集与预处理

收集某风电场一段时间内的历史数据，包括每 15 分钟记录一次的风电功率数据以及对应的风速、风向、温度、湿度、气压等气象数据。数据来源主要为风电场的实时监测系统和气象站的观测数据。

对收集到的数据进行预处理：对于缺失值，采用线性插值法或样条插值法进行填充，以保证数据的连续性；对于异常值，通过绘制箱线图，将超出 1.5 倍四分位距的数据视为异常值，结合风电场的实际运行情况进行修正或剔除。为消除不同变量之间量纲和数值范围的差异对模型训练的影响，采用 Min-Max 归一化方法将数据转换到 [0,1] 区间。

特征选择

为了减少冗余特征对模型预测性能的影响，需要进行特征选择。采用皮尔逊相关系数分析各气象因素与风电功率之间的线性相关性，同时利用基于树模型（如随机森林）的特征重要性评估方法，综合筛选出对风电功率预测贡献较大的特征，如风速、风向、温度等，作为模型的输入变量。

模型结构设计

基于 BiTCN-SVM 的多变量输入单步预测模型主要由输入层、BiTCN 层、特征平坦层、SVM 回归层和输出层组成。

输入层接收经过预处理和特征选择的多变量时间序列数据。BiTCN 层作为特征提取器，通过设置合适的卷积核大小、膨胀系数和层数，对输入数据进行双向局部特征提取，捕捉数据中的局部模式和短期时序依赖关系。特征平坦层将 BiTCN 层输出的多维特征向量转换为一维特征向量，以便作为 SVM 回归层的输入。SVM 回归层采用径向基核函数（RBF），通过对输入的特征向量进行学习，建立从输入特征到风电功率输出的非线性映射关系。输出层输出单步的风电功率预测值。

在模型训练过程中，首先利用训练集对 BiTCN 层进行训练，以提取有效的特征；然后将提取到的特征输入到 SVM 回归层，通过调整 SVM 的惩罚参数 C 和核函数参数 σ，最小化预测误差，优化 SVM 模型。

总结与展望

本研究构建了基于 BiTCN-SVM 的多变量输入单步风电功率预测模型，该模型结合了 BiTCN 在特征提取方面的优势和 SVM 在非线性回归方面的长处，通过实验验证，其预测精度优于多种对比模型，能够为电力系统的调度运行提供可靠的参考依据。

然而，该模型仍存在一些不足之处，例如 BiTCN 层的参数（如卷积核大小、膨胀系数）和 SVM 的参数（如惩罚参数 C、核函数参数 σ）的选择主要依靠经验和实验调试，缺乏自动化的优化方法；在处理大规模数据集时，SVM 的训练速度相对较慢。

未来的研究方向可以包括：引入粒子群优化、遗传算法等智能优化算法，对 BiTCN 和 SVM 的参数进行自动寻优，提高模型的自适应能力；探索将 BiTCN-SVM 模型与其他机器学习模型或深度学习模型相结合，构建混合预测模型，以进一步提升预测性能；针对大规模数据集，研究提高 SVM 训练效率的方法，扩大模型的应用范围，更好地满足实际电力系统对风电功率预测的需求。