【风电功率预测】基于BiTCN的风电功率多变量输入预测研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

🔥 内容介绍

摘要: 风电功率的不确定性和波动性给电网安全稳定运行带来了巨大挑战。准确的风电功率预测对于电力系统调度和规划至关重要。本文提出了一种基于双向时间卷积网络 (BiTCN) 的风电功率多变量输入预测模型。该模型充分利用了BiTCN强大的时间序列建模能力和对长程依赖关系的捕捉能力，并结合多变量输入信息，提升了预测精度和稳定性。通过对实际风电场数据的实验验证，结果表明，与传统的预测模型相比，本文提出的BiTCN模型具有显著的优势，为提高风电功率预测精度提供了一种新的有效方法。

关键词: 风电功率预测；双向时间卷积网络 (BiTCN)；多变量输入；时间序列预测；深度学习

1. 引言

随着全球能源结构的转型，风电作为一种清洁能源在电力系统中扮演着越来越重要的角色。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，这给电网的稳定运行带来了巨大的挑战。准确预测风电功率输出是提高电网运行效率、保障电力系统安全稳定运行的关键。传统的风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和混合模型法等。物理模型法依赖于对风力发电机组和风力资源的深入理解，但其精度受模型参数和风资源预测精度的限制。统计模型法，例如ARIMA模型和支持向量机(SVM)模型，相对简单易实现，但其处理非线性关系的能力有限。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的风电功率预测方法逐渐成为研究热点。深度学习模型，如循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)，能够有效地捕捉时间序列数据中的复杂模式和非线性关系，在风电功率预测方面展现出优异的性能。

然而，传统的RNN模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或爆炸问题，而传统的CNN模型则难以有效地捕捉时间序列数据中的时间依赖性。为了克服这些问题，本文提出了一种基于双向时间卷积网络 (BiTCN) 的风电功率预测模型。BiTCN结合了双向卷积和时间卷积的优势，能够有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖关系和双向信息，从而提高风电功率预测精度。此外，本文还考虑了多变量输入信息，例如风速、风向、温度、气压等，以进一步提高预测精度和模型的鲁棒性。

2. BiTCN模型的构建

本文提出的BiTCN模型主要由三个部分组成：输入层、BiTCN层和输出层。

(1) 输入层: 输入层接收多变量输入数据，包括历史风电功率、风速、风向、温度、气压等。这些数据经过标准化处理后输入到BiTCN层。多变量输入的选取需要结合具体的风电场情况和数据特征进行分析，选择对风电功率预测具有显著影响的变量。

(2) BiTCN层: BiTCN层是模型的核心部分，它由多个双向时间卷积层组成。每个双向时间卷积层包含两个卷积操作：一个正向卷积和一个反向卷积。正向卷积从过去到未来对时间序列进行卷积，而反向卷积则从未来到过去进行卷积。这种双向卷积操作能够有效地捕捉时间序列数据中的双向信息和长程依赖关系。时间卷积操作能够有效提取时间特征，捕捉不同时间尺度下的规律性。每个卷积层之后连接一个激活函数，例如ReLU函数，以引入非线性。层与层之间通过池化操作进行特征降维，减少计算量并防止过拟合。

(3) 输出层: 输出层是一个全连接层，用于将BiTCN层的输出映射到风电功率预测值。输出层采用线性激活函数，直接输出预测值。

3. 模型训练与评估

模型训练采用反向传播算法，并利用Adam优化器进行参数优化。为了避免过拟合，本文采用Dropout技术和L2正则化方法。模型的评估指标采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 等。

4. 实验结果与分析

本文使用某风电场的实际数据进行实验，数据涵盖了不同季节和不同天气条件下的风电功率输出和气象数据。将BiTCN模型与传统的ARIMA模型、SVM模型和LSTM模型进行对比实验。实验结果表明，本文提出的BiTCN模型在RMSE、MAE和MAPE三个指标上均取得了最佳性能，显著优于其他模型。这表明BiTCN模型能够有效地捕捉风电功率输出的复杂非线性关系和时间依赖性，提高风电功率预测精度。此外，通过分析不同输入变量对预测结果的影响，可以进一步优化模型的输入特征选择，提升模型的预测性能。

5. 结论与未来展望

本文提出了一种基于BiTCN的风电功率多变量输入预测模型，该模型充分利用了BiTCN强大的时间序列建模能力和对长程依赖关系的捕捉能力，并结合多变量输入信息，有效地提高了风电功率预测精度。实验结果验证了该模型的有效性和优越性。未来研究将主要集中在以下几个方面：

(1) 探索更先进的深度学习模型，例如Transformer网络，以进一步提高预测精度。
(2) 研究如何更好地处理异常数据和缺失数据，提高模型的鲁棒性。
(3) 考虑空间相关性，构建空间-时间联合预测模型，以提高区域风电功率预测的精度。
(4) 将预测模型集成到电网调度系统中，实现对风电功率的实时预测和有效控制。

通过持续的研究和改进，相信基于深度学习的风电功率预测技术将会在保障电网安全稳定运行方面发挥越来越重要的作用

⛳️ 运行结果

​

🔗 参考文献

🎈 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

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 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、 集装箱船配载优化、 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

2 机器学习和深度学习方面

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

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

2.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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 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

8 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

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计