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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在全球能源转型的浪潮中，风能作为清洁、可再生的能源，其开发利用规模持续扩大。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多种因素影响，呈现出显著的波动性和不确定性，这给电力系统的安全稳定运行、调度优化以及风能的高效利用带来了巨大挑战。

准确的风电功率预测是解决上述问题的关键。多变量输入单步预测通过综合分析多种影响因素，对未来一个时刻的风电功率进行预测，能为电力系统运行提供可靠依据。传统的时间序列预测模型在处理多变量、非线性的风电数据时，难以有效捕捉长距离时间依赖关系和复杂特征。而时间卷积网络（TCN）凭借其独特的因果卷积和膨胀卷积结构，在捕捉时间序列的局部特征和长距离依赖方面表现出色，将其应用于多变量输入单步风电功率预测具有重要的研究价值。

二、TCN 模型原理与结构

（一）TCN 的核心特点

TCN 是专为处理时间序列数据设计的卷积神经网络，其核心优势在于能有效捕捉时间序列中的长距离依赖关系，同时保持计算的并行性。与循环神经网络（如 LSTM）相比，TCN 通过卷积操作的并行计算，大幅提升了训练效率；与普通卷积神经网络相比，TCN 引入因果卷积和膨胀卷积，确保了时间序列的时序一致性并扩大了感受野。

（二）关键结构

1. 因果卷积：在卷积操作中，限制当前时刻的输出仅依赖于过去时刻的输入，避免未来信息泄露，确保模型符合时间序列的因果性。例如，对于 t 时刻的输出，仅使用 t 时刻及之前的输入数据进行计算，这对风电功率预测至关重要，因为预测只能基于历史信息。

1. 膨胀卷积：通过在卷积核中引入间隔（膨胀率），在不增加参数和计算量的情况下扩大感受野。膨胀率 d 表示卷积核元素之间的间隔，当膨胀率为 1 时，卷积核连续覆盖输入；当膨胀率为 2 时，卷积核每隔 1 个元素采样一次，感受野范围翻倍。多层不同膨胀率的卷积层叠加后，感受野呈指数级增长，使模型能捕捉到长距离的时间依赖关系，如不同季节风速变化对风电功率的影响。

1. 残差连接与归一化：为解决深层网络的梯度消失问题，TCN 引入残差连接，将输入直接添加到卷积层输出中；同时采用批归一化，加速模型收敛并提高泛化能力。

（三）在风电预测中的适用性

多变量风电数据包含丰富的时间特征，如风速的短期波动、温度与功率的滞后关联等。TCN 通过多层因果卷积和膨胀卷积，能从多变量输入中提取局部特征（如小时级风速变化）和长距离特征（如日内、周内功率变化趋势），并通过残差连接和归一化确保特征传递的有效性，为单步风电功率预测提供精准的特征支撑。

三、数据集处理

（一）数据收集

本研究采用某风电场的历史运行数据，涵盖风速（m/s）、风向（°）、温度（℃）、湿度（%）、气压（hPa）及对应的风电功率（MW）等变量。数据采样间隔为 1 小时，总记录条数为 [X] 条，时间跨度覆盖不同季节和天气状况，确保样本的多样性和代表性，使模型能适应复杂工况。

四、结论与展望

（一）研究结论

1. TCN 在多变量输入单步风电功率预测中表现优异，预测精度高于 LSTM、GRU 等模型，得益于因果卷积和膨胀卷积对时间依赖的高效捕捉。

1. 合理设置 TCN 的膨胀率和层数（如 4 层、膨胀率 1-8），能平衡感受野与计算效率，提升预测性能。

1. 多变量输入显著提升 TCN 预测精度，全变量组合效果最佳。

（二）展望

1. 引入注意力机制，使 TCN 聚焦关键时间步特征，进一步提升精度。

1. 结合迁移学习，解决小样本风电场数据不足问题，增强模型适应性。

1. 优化模型轻量化，减少参数与计算量，满足实时预测需求。

1. 拓展至超短期（15 分钟级）预测，服务更精细的电力调度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张中丹,李加笑,冯智慧,等.基于RF-TCN-SA及误差修正的风电功率超短期预测[J].电网与清洁能源, 2025, 41(2):113-119.

[2] 徐钽,谢开贵,王宇,等.基于TCN-Wpsformer混合模型的超短期风电功率预测[J].电力自动化设备, 2024, 44(8):54-61.

[3] 符杨,任子旭,魏书荣,等.基于改进LSTM-TCN模型的海上风电超短期功率预测[J].中国电机工程学报, 2022(012):042.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.210724.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇