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

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🔥 内容介绍

随着全球能源结构的转型，风能作为一种清洁、可再生的能源，其重要性日益凸显。风电装机容量的持续增长，对电网的稳定运行带来了新的挑战。风电的随机性、波动性以及间歇性等特点，使得风电功率的精确预测成为电网调度、优化运行、风险评估及市场交易的关键环节。准确的风电功率预测能够有效减少弃风损失，提高电网接纳能力，降低运行成本，保障电网安全稳定。

传统的风电功率预测方法包括统计学方法和物理方法。统计学方法如自回归移动平均模型 (ARMA)、灰色预测等，通常基于历史数据进行建模，对非线性、非平稳数据的处理能力有限。物理方法则依赖于数值天气预报 (NWP) 数据，通过建立风电场地理位置、地形、机组特性等物理模型进行预测，但模型的构建和维护复杂，且对NWP数据的精度要求较高。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于机器学习和深度学习的风电功率预测方法展现出强大的潜力，成为研究热点。

风电功率预测本质上是一个复杂的时间序列预测问题。风电功率不仅受到风速、风向、温度、湿度、气压等气象因素的影响，还与地理位置、地形、机组类型、运行状态等非气象因素密切相关。因此，构建一个能够有效捕获这些多变量输入之间的复杂非线性关系以及时间序列内部依赖性的预测模型至关重要。深度学习模型，特别是能够处理序列数据的循环神经网络 (RNN) 及其变体（如长短期记忆网络LSTM和门控循环单元GRU）以及能够捕获长距离依赖的Transformer模型，在风电功率预测领域取得了显著成果。然而，RNN类模型在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸问题，而Transformer模型的计算复杂度较高。

时序卷积网络 (TCN) 是一种专门用于处理时间序列数据的卷积网络，它通过因果卷积和膨胀卷积有效地捕获长距离依赖关系，并且具有并行计算的优势，在序列建模任务中展现出优越性能。双向门控循环单元 (BiGRU) 则能够同时利用历史和未来信息进行预测，增强了模型对序列上下文的理解能力。将TCN和BiGRU相结合，有望构建一个既能有效提取时间序列局部特征和长距离依赖，又能充分利用序列双向信息的预测模型。

本文旨在深入研究基于 BiTCN-BiGRU 的多变量输入单步风电功率预测方法。通过构建一个集成 TCN 和 BiGRU 优点的深度学习模型，利用多变量输入（如风速、风向、温度、湿度、气压以及历史风电功率等），对未来单一时间步的风电功率进行准确预测。研究内容包括模型的理论基础、构建流程、参数优化以及性能评估。本文希望通过实验验证 BiTCN-BiGRU 模型在风电功率预测任务中的有效性，为提高风电功率预测精度提供新的思路和方法。

1. 相关工作

近年来，基于深度学习的风电功率预测方法层出不穷。以下是对部分相关研究的综述：

• 基于 RNN 及其变体的预测模型：

   LSTM 和 GRU 因其对序列数据的优越处理能力被广泛应用于风电功率预测。例如，有研究利用 LSTM 网络预测风电功率，并通过引入注意力机制提高模型的预测精度。一些研究将 LSTM 与卷积神经网络 (CNN) 相结合，利用 CNN 提取局部特征，LSTM 学习时间依赖性。但如前所述，传统的 RNN 模型在处理长序列时仍存在挑战。

• 基于 CNN 的预测模型：

   CNN 虽然主要用于图像处理，但通过一维卷积也可以应用于时间序列预测。一些研究利用 CNN 提取风电功率时间序列的局部特征，再结合其他模型进行预测。然而，CNN 在捕获长距离依赖方面相对较弱。

• 基于 Transformer 的预测模型：

   Transformer 模型凭借其自注意力机制在序列建模任务中取得了突破性进展，也被应用于风电功率预测。但 Transformer 的计算复杂度较高，且在处理长序列时需要大量的计算资源。

• 基于混合模型的预测方法：

   为了综合不同模型的优点，研究人员提出了许多混合预测模型。例如，有研究将小波分解与神经网络相结合，先对原始数据进行分解，再分别预测。还有研究将多种深度学习模型进行集成，以提高预测性能。将 TCN 和 BiGRU 相结合的混合模型，旨在充分利用两者的优势。

• TCN 在时间序列预测中的应用：

   TCN 作为一种新型的时间序列建模工具，在各种时间序列预测任务中表现出色。其因果卷积和膨胀卷积结构能够有效捕获长距离依赖，且并行计算提高了训练效率。例如，TCN 在语音合成、自然语言处理等领域均取得了成功。将其应用于风电功率预测，有望克服传统 RNN 模型在处理长序列时的局限性。

• BiGRU 在时间序列预测中的应用：

   BiGRU 能够同时处理序列的正向和反向信息，从而更全面地理解序列的上下文。在时间序列预测任务中，BiGRU 被证明能够提高模型的预测精度。例如，有研究将 BiGRU 用于交通流量预测，取得了良好的效果。

本文提出的基于 BiTCN-BiGRU 的模型，旨在结合 TCN 强大的特征提取能力和长距离依赖捕获能力，以及 BiGRU 对序列双向信息的有效利用能力，构建一个更具鲁棒性和预测能力的风电功率预测模型。

2. BiTCN-BiGRU 模型结构

本文提出的 BiTCN-BiGRU 模型主要由 BiTCN 层和 BiGRU 层构成，用于从多变量输入中提取特征并进行单步风电功率预测。模型整体结构如图所示 (此处应插入模型结构图，由于文本格式限制，无法直接插入图片，请读者脑补或根据描述自行绘制)。

2.1 BiTCN 层

传统的 TCN 采用因果卷积，只能利用历史信息进行预测。考虑到风电功率预测可能受到未来某些气象因素的潜在影响（尽管是未来预测值），或者为了更全面地理解当前时刻与前后时刻的关联，本文引入了双向 TCN (BiTCN)。BiTCN 由两个并行的 TCN 组成，一个处理输入序列的正向，另一个处理反向。每个 TCN 都包含多个膨胀因果卷积层，通过不同的膨胀系数来扩大感受野，捕获不同时间跨度的依赖关系。

BiTCN 层的输入是经过预处理的多变量时间序列数据。每个时间步包含风速、风向、温度、湿度、气压以及历史风电功率等特征。BiTCN 层通过卷积操作和非线性激活函数（如 ReLU）提取输入序列的特征表示。为了防止过拟合，可以在卷积层后添加 dropout 层。残差连接 (Residual Connection) 被广泛应用于深度学习模型中，有助于解决梯度消失问题，加速模型训练。在 BiTCN 层中，可以将输入直接添加到卷积层的输出中，以保留原始信息。

BiTCN 层的输出是双向处理后的特征序列，它包含了从正向和反向角度提取的输入序列的有效信息。

2.2 BiGRU 层

BiGRU 层接收 BiTCN 层的输出作为输入。BiGRU 是一种双向循环神经网络，由两个独立的 GRU 组成，一个处理输入序列的正向，另一个处理反向。GRU 具有门控机制，能够有效地控制信息的流动，缓解传统 RNN 的梯度消失问题。与 LSTM 相比，GRU 结构更简单，参数更少，计算效率更高。

BiGRU 层的作用是对 BiTCN 提取的特征序列进行进一步处理，学习序列在时间维度上的双向依赖关系。正向 GRU 处理从过去到未来的信息流，反向 GRU 处理从未来到过去的信息流。通过将正向和反向 GRU 的输出进行拼接或相加，BiGRU 层能够得到一个融合了双向上下文信息的隐藏状态表示。

BiGRU 层的输出是最后一个时间步的隐藏状态，这个隐藏状态包含了对整个输入序列的充分理解，特别是在捕获序列双向依赖方面具有优势。

2.3 全连接层和输出层

BiGRU 层的输出是一个高维度的向量，它代表了模型对输入序列的综合理解。为了将这个隐藏状态映射到最终的风电功率预测值，需要一个全连接层。全连接层将 BiGRU 层的输出作为输入，通过线性变换和非线性激活函数进行处理。

最后，一个线性输出层将全连接层的输出映射到单步的风电功率预测值。由于风电功率是一个连续值，通常采用线性激活函数作为输出层的激活函数。

2.4 模型损失函数和优化器

风电功率预测是一个回归问题，常用的损失函数包括均方误差 (Mean Squared Error, MSE)、均方根误差 (Root Mean Squared Error, RMSE) 和平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE)。本文采用 MSE 作为模型的损失函数，因为它对较大的误差更加敏感，有利于模型更好地学习数据的分布。

模型的优化器采用 Adam (Adaptive Moment Estimation) 算法，它是一种自适应学习率优化算法，能够根据梯度的历史信息自动调整学习率，加速模型的收敛并提高训练效果。

3. 数据准备与预处理

风电功率预测的准确性高度依赖于数据的质量和特征的选择。本研究使用来自实际风电场的历史运行数据和同步气象数据作为模型的输入。数据集应包含以下关键变量：

• 历史风电功率：

   这是最重要的输入变量之一，包含了风电功率的时间序列特征。

• 风速：

   风速是影响风电功率最直接的气象因素。

• 风向：

   风向影响风力发电机叶片的受风角度，对功率产生影响。

• 温度、湿度、气压：

   这些气象因素虽然对风电功率的影响不如风速直接，但它们会影响空气密度和风机性能，也应纳入考虑。

• 时间戳信息：

   时间戳有助于模型理解数据的周期性和趋势性。可以提取小时、日、月、星期等时间特征作为输入。

在将数据输入模型之前，需要进行以下预处理步骤：

• 数据清洗：

   识别和处理数据中的缺失值、异常值和重复值。常用的方法包括均值填充、插值法或删除异常数据点。

• 特征工程：

   除了原始变量，还可以生成新的特征以增强模型的预测能力。例如，可以计算风速的滑动平均、历史风电功率的差分等。还可以将时间戳信息进行编码，例如使用独热编码或循环编码。

• 数据归一化/标准化：

   不同特征的取值范围可能差异较大，为了避免某些特征对模型训练产生主导作用，需要对数据进行归一化或标准化处理。常用的方法包括 Min-Max 归一化和 Z-score 标准化。本研究采用 Min-Max 归一化将所有特征缩放到 [0, 1] 的范围内。

• 构建时间序列数据集：

   将预处理后的数据按照时间顺序构建成适合模型输入的序列数据。对于单步预测，输入序列的长度 (look-back window) 是一个重要的超参数，需要通过实验进行确定。输出是输入序列的下一个时间步的风电功率值。

4. 讨论

本文提出的基于 BiTCN-BiGRU 的风电功率预测模型，有效地结合了 TCN 在特征提取和长距离依赖捕获方面的优势，以及 BiGRU 在双向序列建模方面的能力。实验结果表明，该模型在多变量输入单步风电功率预测任务中取得了令人满意的性能，优于多种对比模型。

BiTCN 的引入使得模型能够并行处理序列数据，提高了训练效率。膨胀卷积扩大了感受野，有效地捕获了不同时间尺度的依赖关系。BiGRU 的双向处理能力使得模型能够更好地理解序列的上下文信息，从而提高了预测精度。多变量输入的使用，使得模型能够综合考虑多种影响因素，进一步提升了预测的准确性。

然而，本研究仍存在一些可以进一步探索的方向：

• 多步预测：

   本文主要关注单步预测，未来的研究可以探索将 BiTCN-BiGRU 模型应用于多步风电功率预测任务，例如预测未来 6 小时、12 小时或 24 小时的风电功率。这可能需要调整模型的输出层结构或采用序列到序列 (Sequence-to-Sequence) 的模型架构。

• 不确定性量化：

   风电功率预测 inherently 存在不确定性，提供预测的置信区间或概率分布对于电网调度和风险评估具有重要意义。未来的研究可以探索将 BiTCN-BiGRU 模型与概率预测方法相结合，例如采用分位数回归或高斯混合模型输出预测分布。

• 融合物理模型信息：

   将深度学习模型与物理模型相结合，有望进一步提高预测精度和可解释性。可以考虑将物理模型输出作为模型的额外输入特征，或者将物理模型的先验知识融入到深度学习模型的结构或损失函数中。

• 实时性考虑：

   实际的风电功率预测系统需要具备一定的实时性。未来研究可以评估模型的计算效率，并探索模型剪枝、量化等技术以满足实时预测的需求。

• 更复杂的输入特征：

   除了本文使用的气象变量和历史功率，还可以探索其他可能影响风电功率的因素，例如电网运行状态、维护信息等，并将其作为模型的输入特征。

• 不同风电场数据的泛化能力：

   本研究使用特定风电场的数据进行实验，未来的研究可以评估模型在不同地理位置、不同机组类型的风电场数据上的泛化能力，并探索迁移学习等技术以提高模型的泛化性能。

6. 结论

本文提出了一种基于 BiTCN-BiGRU 的多变量输入单步风电功率预测模型。该模型有效地结合了时序卷积网络在序列特征提取和长距离依赖捕获方面的优势，以及双向门控循环单元在双向序列建模方面的能力。通过在实际风电场数据集上进行实验，并与多种深度学习模型进行对比，结果表明 BiTCN-BiGRU 模型在风电功率预测任务中取得了优越的性能，具有较高的预测精度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 董雪,赵宏伟,赵生校,等.基于二次分解和多目标优化的超短期海上风电功率预测[J].高电压技术, 2022, 48(8):3260-3270.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20220130.

[2] 安源,高嘉伟,罗畅,等.基于数据优化和CQR-CNN-BiGRU模型的光伏功率超短期区间预测[J].电气应用, 2024, 43(8):90-99.

[3] 蒲晓云,杨靖,杨兴,等.基于分解技术的IZOA-Transformer-BiGRU短期风电功率预测[J].电子测量技术, 2025(2).

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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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

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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

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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

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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

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