基于CNN+BiGRU实现风电功率多变量时序预测(PyTorch版)

前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

在当今能源需求不断增长与环境保护意识日益增强的时代，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正发挥着越来越重要的作用。准确预测风力涡轮机的发电量对于优化电力系统的运行、提高能源利用效率以及保障电网的稳定性至关重要。

传统的风力涡轮机发电量预测方法在面对复杂的多变量时间序列数据时，往往存在一定的局限性。随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）等神经网络架构为解决这一难题提供了新的思路和强大的工具。

本文聚焦于基于 CNN+BiGRU 的风力涡轮机发电量多变量时序预测方法，并采用 PyTorch 深度学习框架进行实现。通过将 CNN 强大的特征提取能力与 BiGRU 对时间序列数据的良好建模能力相结合，我们旨在构建一个更加准确、高效的发电量预测模型。我们将从数据预处理开始，逐步引导读者理解模型的架构设计、参数调整以及性能评估等关键环节。同时，我们还将通过实际案例和实验分析，展示该模型在风力涡轮机发电量预测中的卓越表现。