【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

原创于 2025-07-13 10:34:41 发布 · 194 阅读

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁能源转型的浪潮中，风能作为一种清洁、可再生的能源，其在电力系统中的占比持续攀升。然而，风电功率受风速、风向、温度等多种气象因素的综合影响，呈现出显著的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、经济调度带来了巨大挑战。精准的风电功率预测是应对这一挑战的核心环节，而基于 CNN-BiGRU-Attention 的多变量输入单步预测方法，通过融合卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的优势，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，风电已成为电力系统中不可或缺的重要能源。但由于风能的不确定性，风电功率输出难以精确预测，这会导致电网调峰难度增加、备用容量需求上升、发电成本提高，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。CNN 擅长捕捉数据中的局部特征，BiGRU 能够有效挖掘序列数据的双向时序依赖关系，而 Attention 机制可以使模型聚焦于对预测结果影响较大的关键信息。将这三者结合构建的 CNN-BiGRU-Attention 模型，能够充分发挥各自的优势，更全面地挖掘风电功率数据中的复杂规律，从而提高预测精度，为电力系统的调度运行提供可靠支持，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

风电功率的输出主要由风速决定，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。此外，风向会影响风轮机的迎风角度，进而改变风能捕获效率；温度、湿度、气压等气象因素通过影响空气密度，间接对风电功率产生作用。这些多变量因素相互交织，共同决定了风电功率的变化特性，是多变量预测中必须纳入的输入特征。

CNN 理论

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，其核心是卷积操作。卷积层通过多个卷积核对输入数据进行滑动窗口式的卷积计算，能够有效提取数据中的局部特征，如风电功率数据中相邻时间步的局部波动特征。池化层（如最大池化、平均池化）可以对卷积层输出的特征图进行降维处理，减少参数数量，同时保留重要特征。CNN 的局部连接和权值共享特性，使其在处理具有局部相关性的数据时具有高效性和良好的特征提取能力，适合用于提取风电功率多变量数据中的局部空间特征。

BiGRU 理论

门控循环单元（GRU）是为解决循环神经网络（RNN）梯度消失和爆炸问题而提出的，它包含更新门和重置门，能够有效控制信息的流动和记忆。更新门用于决定保留多少过去的信息并融入新信息，重置门用于决定忽略多少过去的信息。

双向门控循环单元（BiGRU）由两个方向相反的 GRU 组成，正向 GRU 用于捕捉从过去到现在的时序依赖关系，反向 GRU 用于捕捉从未来到现在的时序依赖关系。这种双向结构使 BiGRU 能够充分挖掘序列数据中的双向长期时序特征，在时间序列预测任务中表现出优异的性能，适合处理风电功率这种具有复杂时序依赖的序列数据。

Attention 机制理论

Attention 机制源于人类的注意力认知过程，其核心思想是在处理信息时，对不同部分赋予不同的权重，聚焦于关键信息，忽略无关或次要信息。在时间序列预测中，Attention 机制可以计算每个时间步的特征对预测结果的重要性权重，使模型在预测时更多地关注对结果影响较大的时间步特征。将其应用于风电功率预测，能够让模型自动聚焦于对风电功率变化影响显著的特征和时间步，提高预测的准确性。

基于 CNN-BiGRU-Attention 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；采用 Min-Max 归一化方法将数据转换到 [0,1] 区间，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。

特征选择

为减少冗余特征对模型预测性能的影响，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，同时利用随机森林模型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 CNN-BiGRU-Attention 的多变量输入单步预测模型主要由输入层、CNN 层、BiGRU 层、Attention 层、全连接层和输出层组成。

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。CNN 层由卷积层和池化层组成，卷积层通过设置合适的卷积核大小和数量，对输入数据进行局部特征提取，捕捉数据中的局部空间特征；池化层对卷积层输出的特征图进行降维，减少数据维度和计算量。BiGRU 层接收 CNN 层输出的特征序列，通过设置合适的隐藏单元数量和层数，挖掘数据中的双向长期时序依赖关系。Attention 层计算 BiGRU 层输出的每个时间步特征的注意力权重，并根据权重对特征进行加权求和，突出关键特征的作用。全连接层对 Attention 层输出的特征进行整合和转换，压缩特征维度。输出层采用线性激活函数，输出单步的风电功率预测值。

模型训练过程中，采用均方误差（MSE）作为损失函数，使用 Adam 优化算法对模型参数进行迭代更新，以最小化损失函数，提升模型的预测精度。

本研究构建了基于 CNN-BiGRU-Attention 的多变量输入单步风电功率预测模型，该模型融合了 CNN、BiGRU 和 Attention 机制的优势，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，例如模型的超参数（如 CNN 的卷积核大小、BiGRU 的隐藏单元数量、Attention 机制的参数等）的选择主要依靠经验和实验调试，缺乏自动化的优化方法；在处理极端气象条件下的风电功率预测时，由于数据样本较少，预测精度有待进一步提升。

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，对模型的超参数进行自动寻优，提高模型的自适应能力；结合迁移学习，利用其他风电场的相似数据来弥补极端天气样本不足的问题，提高模型的鲁棒性；探索将该模型与 Transformer 等先进模型相结合，构建更强大的混合预测模型，以进一步提升预测性能；针对大规模数据集，研究提高模型训练效率的方法，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。