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

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🔥 内容介绍

光伏功率的精准预测对电力系统的稳定运行和光伏能源的高效利用至关重要。光伏功率受太阳辐射、温度、湿度、风速等多种因素影响，具有强非线性和时序波动性。多变量输入能综合考量各影响因素，为预测提供全面信息；超前多步预测可满足电力系统长时调度需求，为决策提供更长远依据。

时间卷积网络（TCN）凭借膨胀卷积和残差连接，能有效捕捉多尺度时序特征和长距离依赖关系；门控循环单元（GRU）在处理时序数据的短期依赖和动态变化方面表现出色。将两者结合构建 TCN-GRU 模型，可充分发挥 TCN 的特征提取能力和 GRU 的时序建模优势，实现多变量输入超前多步光伏功率的精准预测，为光伏电站运营和电网调度提供有力支持。

二、相关理论基础

（二）门控循环单元（GRU）

GRU 是一种改进的循环神经网络，通过更新门和重置门两种门控机制，有效解决了传统 RNN 在处理长序列数据时的梯度消失或爆炸问题：

• 更新门：用于控制前一时刻的状态信息被带入当前时刻状态的程度。更新门的输出值越接近 1，说明前一时刻的状态信息被保留得越多；越接近 0，则当前时刻的新信息占据主导。

• 重置门：决定如何将前一时刻的状态与当前输入信息相结合。重置门的值越接近 0，说明前一时刻的状态信息被忽略得越多，更注重当前输入；越接近 1，则更多地结合前一时刻的状态信息。

GRU 的参数数量少于长短期记忆网络（LSTM），计算效率更高，同时保持了良好的时序建模能力，能够精准捕捉光伏功率数据的短期动态变化和时序依赖关系，非常适合用于多步预测任务。

（三）多变量输入与超前多步预测

多变量输入指在预测模型中引入多个与光伏功率相关的变量，包括光伏功率历史数据、太阳辐射强度、环境温度、相对湿度、风速等。这些变量相互作用、协同影响光伏功率输出，多变量输入能为模型提供更丰富的特征信息，提升预测的准确性。

超前多步预测是指一次预测未来多个时间步的光伏功率值。本文采用直接预测法实现超前多步预测，即模型的输出层直接生成未来多个时间步（如 6 小时）的功率预测结果，避免了递归预测法中误差累积的问题，提高了多步预测的精度和效率。

三、基于 TCN-GRU 的预测模型构建

四、结论与展望

（一）结论

1. TCN-GRU 模型通过 TCN 提取多尺度局部特征、GRU 捕捉时序依赖关系，两者的协同作用显著提升了多变量输入超前多步光伏功率预测精度，其性能优于单一模型（TCN、GRU、LSTM）和 CNN-GRU 融合模型。

1. TCN 的膨胀卷积和残差连接增强了对长距离时序依赖的捕捉能力，与 GRU 的时序建模优势形成互补，是模型性能提升的关键。

1. 多变量输入能为模型提供丰富的特征信息，显著提升预测精度；TCN-GRU 模型在不同预测步长和天气条件下均表现出较好的稳定性，尤其在长步长预测和复杂天气场景中优势明显。

（二）展望

1. 引入注意力机制，使模型聚焦于对光伏功率预测影响更大的特征和时间步，进一步提升预测精度。

1. 采用智能优化算法（如粒子群优化、遗传算法）优化 TCN 的膨胀率和 GRU 的单元数等超参数，提高模型的适应性和性能。

1. 融合数值天气预报（NWP）数据，扩展 TCN 的感受野，提升模型对超长期（24 小时以上）光伏功率的预测能力。

1. 研究模型的轻量化方法，如知识蒸馏、参数剪枝等，降低模型的计算复杂度和存储需求，便于在实际工程中部署应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨鹏兴,王秀丽,赵兴勇,等.基于深度学习的光伏并网系统谐波预测研究[J].电网与清洁能源, 2022(007):038.

[2] 杨鹏兴.基于深度学习的光伏并网系统电能质量研究[D].山西大学,2023.

[3] 交通运输.基于高速公路ETC数据的多组合优化时间序列预测模型研究[D]. 2023.

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