【单变量输入多步预测】基于BiGRU的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球能源结构向清洁能源转型，风能作为一种可再生、无污染的能源，在电力系统中的占比逐年提升。然而，风电功率受风速、风向、大气压强等自然因素影响，具有强随机性、波动性和间歇性，大规模风电并网会对电网的稳定运行、调度规划和电力质量造成挑战。精确的风电功率预测能够为电网调度提供可靠依据，减少弃风现象，提高风能利用率，降低发电成本。

在风电功率预测中，单变量输入多步预测是一种常见场景 —— 即仅利用历史风电功率数据（单变量），预测未来多个时刻（如未来 1 小时、3 小时、24 小时）的风电功率值。这种方式无需依赖其他气象参数，数据获取成本低，适用于气象监测条件有限的风电场。

循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）在时间序列预测中表现优异，能够捕捉数据的时序依赖关系。其中，双向门控循环单元（BiGRU） 结合了 GRU 的高效性与双向传播的优势，可同时利用过去和未来的时序信息（在预测场景中通过滑动窗口实现 “伪双向” 学习），进一步提升预测精度。因此，本文聚焦于基于 BiGRU 模型的单变量输入多步风电功率预测研究，旨在构建高精度、高稳定性的预测模型。

二、相关理论与模型基础

2.1 时间序列预测与单变量多步预测

时间序列数据是按时间顺序排列的观测值序列，风电功率数据即属于典型的时间序列。单变量多步预测指仅使用目标变量（风电功率）的历史数据，通过模型学习其内在时序规律，预测未来连续多个时间步的数值。根据预测方式的不同，多步预测可分为直接预测（一次输出所有未来步结果）和递归预测（将前一步预测结果作为输入预测下一步）。本文采用直接预测方式，避免递归预测中误差累积的问题。

三、模型构建与实现

四、结论与展望

本文构建了基于 BiGRU 的单变量输入多步风电功率预测模型，通过实验验证了其在短期、中期和长期预测中的优越性。BiGRU 的双向结构能有效捕捉风电功率的前后向时序依赖，结合 GRU 的高效性，在精度和计算效率上均优于传统模型和单向循环神经网络。

未来研究可从三方面改进：

1.引入注意力机制（Attention），增强模型对关键时序特征（如功率突变点）的关注度；

2.结合多变量输入（如风速、温度），进一步提升预测精度；

3.优化多步预测策略，探索 “直接 + 递归” 混合模式，平衡误差与计算成本。

⛳️ 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] 刘祎,庄洁薇,刘恒佚,朱剑勋,赵思宇.基于BOWA-MCNN-BIGRU-Attention的短期风电功率预测模型[J].  2024(13):135-137.

[3] 高嘉伟.基于深度学习的光伏功率区间预测及不确定性量化[D].西安理工大学,2024.

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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

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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

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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

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