【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

原创于 2025-07-13 10:30:46 发布 · 155 阅读

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🔥 内容介绍

在全球能源转型的浪潮中，风能作为一种清洁、可再生的能源，其在电力系统中的占比不断攀升。然而，风电功率受风速、风向、温度等多种因素影响，具有极强的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、经济调度带来了巨大挑战。精准的风电功率预测是应对这些挑战的关键，而基于 BiTCN - BiGRU（双向时间卷积网络 - 双向门控循环单元）的多变量输入单步预测方法，为提升预测精度开辟了新路径。

研究背景与意义

随着风能开发利用的持续推进，风电已成为电力系统中不可或缺的组成部分。但风电功率的不确定性会导致电网调峰困难、备用容量增加、发电成本上升等问题，严重时甚至可能引发电网故障。因此，提高风电功率预测精度具有重要的现实意义。

多变量输入单步预测综合考虑多种影响因素，预测未来一个时刻的风电功率，能为电力系统实时调度提供有力支持。BiTCN 擅长捕捉数据中的局部特征和并行处理序列数据，BiGRU 则在捕捉序列的双向长期依赖关系方面表现出色。将两者结合构建的 BiTCN - BiGRU 模型，能够充分发挥各自优势，更全面地挖掘风电功率数据中的复杂规律，从而提高预测精度，为电力系统的高效运行提供可靠保障。

相关理论基础

风电功率影响因素

风电功率的大小主要取决于风速，在切入风速到额定风速范围内，风电功率随风速增大而增加，超过额定风速后趋于稳定。此外，风向会影响风轮机的迎风效率，温度、湿度、气压等气象因素通过改变空气密度等方式间接影响风电功率。这些多变量因素相互作用，共同决定了风电功率的输出特性，在预测模型中必须加以综合考虑。

BiTCN 理论

时间卷积网络（TCN）是一种基于卷积神经网络（CNN）的时序建模方法，它通过因果卷积和膨胀卷积，能够有效捕捉序列数据中的局部特征和长距离依赖关系。因果卷积确保了预测的时序合理性，即某一时刻的输出仅依赖于该时刻及之前的输入；膨胀卷积通过在卷积核中引入间隙，扩大了感受野，使网络能捕捉到更远距离的信息。

双向时间卷积网络（BiTCN）由两个方向相反的 TCN 组成，一个正向 TCN 处理从过去到现在的序列信息，一个反向 TCN 处理从未来到现在的序列信息（在单步预测中，主要是对序列前后的局部特征进行更全面的提取）。BiTCN 能够从两个方向捕捉数据中的局部特征，提高了对数据局部模式的识别能力。

BiGRU 理论

门控循环单元（GRU）是为解决循环神经网络（RNN）梯度消失和爆炸问题而提出的，它包含更新门和重置门，能有效控制信息的流动和记忆。更新门决定保留多少过去的信息并融入新信息，重置门决定忽略多少过去的信息。

双向门控循环单元（BiGRU）由两个方向相反的 GRU 构成，正向 GRU 捕捉从过去到现在的时序依赖，反向 GRU 捕捉从未来到现在的时序依赖。这种双向结构使 BiGRU 能够充分挖掘序列数据中的双向时序关系，在时间序列预测中具有良好的性能。

基于 BiTCN - BiGRU 的多变量输入单步预测模型构建

数据收集与预处理

收集某风电场的历史数据，包括每 15 分钟记录一次的风电功率数据以及对应的风速、风向、温度、湿度、气压等气象数据。数据来源主要为风电场的监测系统和气象站的公开数据。

对收集到的数据进行预处理：对于缺失值，采用线性插值或样条插值法填充；对于异常值，通过箱线图识别后，结合专业知识进行修正或剔除。为消除量纲和数值范围差异的影响，采用 Min - Max 归一化将数据映射到 [0,1] 区间。

特征选择

运用皮尔逊相关系数计算各特征与风电功率的相关性，结合随机森林模型的特征重要性评估结果，筛选出对风电功率预测贡献较大的特征，如风速、风向、温度等，作为模型的输入变量，减少冗余信息对模型性能的影响。

模型结构设计

基于 BiTCN - BiGRU 的多变量输入单步预测模型主要由输入层、BiTCN 层、BiGRU 层、全连接层和输出层组成。

输入层接收经过预处理和特征选择的多变量时间序列数据。BiTCN 层首先对输入数据进行双向局部特征提取，通过设置合适的卷积核大小、膨胀系数和层数，捕捉数据中的局部模式和短期依赖关系。BiGRU 层接收 BiTCN 层输出的特征，通过设置隐藏单元数量和层数，进一步挖掘数据中的双向长期时序依赖关系。全连接层对 BiGRU 层输出的特征进行整合和转换，压缩特征维度。输出层采用线性激活函数，输出单步的风电功率预测值。

模型训练时，采用均方误差（MSE）作为损失函数，使用 Adam 优化算法更新模型参数，以最小化损失函数，提升模型的预测精度。

总结与展望

本研究构建的基于 BiTCN - BiGRU 的多变量输入单步风电功率预测模型，综合了 BiTCN 和 BiGRU 的优势，在实验中表现出较高的预测精度，为电力系统调度提供了可靠参考。

但模型仍存在一些不足，如 BiTCN 层和 BiGRU 层的参数设置依赖经验调试，缺乏自适应优化方法；在极端天气下，由于数据样本有限，预测精度有待提高。

未来研究可从以下方面展开：引入智能优化算法（如粒子群优化、遗传算法）对模型参数进行自动寻优；结合注意力机制，使模型聚焦于关键特征和时间步；增加极端天气样本数据，提高模型的鲁棒性；探索与其他模型（如 Transformer）的融合，进一步提升预测性能，更好地满足电力系统对风电功率预测的需求。