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

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🔥 内容介绍

随着全球能源危机和环境问题的日益严峻，可再生能源的开发与利用受到了广泛关注。风能作为一种清洁、可再生的能源，具有储量大、分布广等优点，在全球能源结构中的占比不断提高。然而，风电功率具有很强的随机性、波动性和间歇性，这给电力系统的安全稳定运行、调度规划以及电网的接纳能力带来了巨大挑战。

准确的风电功率预测能够为电力系统调度提供可靠的依据，有助于提高电网的运行效率和稳定性，降低发电成本，促进风能的大规模开发与利用。因此，开展高精度的风电功率预测研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

在风电功率预测中，多变量输入的单步预测是一种常见的预测方式。多变量输入能够综合考虑影响风电功率的多种因素，如风速、风向、温度、湿度等，从而提高预测的准确性；单步预测则可以为短期的电力调度提供及时的参考。

传统的风电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法等。物理方法基于气象学原理，通过建立风电场的物理模型进行预测，但该方法计算复杂，对气象数据的依赖性强；统计方法如时间序列分析、回归分析等，通过对历史数据的分析来建立预测模型，但其预测精度在面对复杂的非线性关系时往往不够理想。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在时间序列预测领域展现出了强大的优势。长短时记忆网络（LSTM）能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，在风电功率预测中得到了广泛应用。然而，LSTM 对局部特征的提取能力相对较弱。时间卷积网络（TCN）具有强大的局部特征提取能力和并行计算能力，但在处理长序列的依赖关系时存在一定的局限性。

双向时间卷积网络（BiTCN）结合了双向网络和 TCN 的优点，能够更好地捕捉时间序列中的上下文信息和局部特征。将 BiTCN 与 LSTM 相结合，构建 BiTCN-LSTM 模型，有望充分发挥两者的优势，提高风电功率预测的精度。

二、相关技术介绍

（一）LSTM 网络

LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门用于解决 RNN 在处理长序列数据时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 通过引入门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门，来控制信息的流入、流出和保留。

遗忘门用于决定从细胞状态中丢弃哪些信息；输入门用于确定哪些新信息将被存储到细胞状态中；输出门用于控制细胞状态如何影响输出。通过这些门控机制，LSTM 能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系，在语音识别、自然语言处理、时间序列预测等领域取得了良好的效果。

（二）TCN 网络

TCN 是一种基于卷积神经网络（CNN）的时间序列处理模型，其核心是因果卷积和扩张卷积。因果卷积确保了预测只依赖于过去的信息，符合时间序列的特性；扩张卷积通过在卷积核中引入空洞，能够在不增加参数数量的情况下扩大感受野，从而捕捉更长时间范围内的信息。

TCN 具有以下优点：一是能够并行计算，训练速度快；二是具有强大的局部特征提取能力；三是通过堆叠多个卷积层可以获得较大的感受野。

（三）BiTCN 网络

BiTCN 是在 TCN 的基础上引入双向机制形成的网络。它包括前向 TCN 和后向 TCN，前向 TCN 处理从过去到现在的序列信息，后向 TCN 处理从未来到现在的序列信息，然后将两者的输出进行融合，从而更好地捕捉时间序列中的上下文信息和局部特征。

三、BiTCN-LSTM 模型构建

（一）模型整体结构

BiTCN-LSTM 模型主要由 BiTCN 层、LSTM 层和输出层组成。具体结构如下：

1. 输入层：接收多变量的历史数据，包括风速、风向、温度、湿度以及历史风电功率等。

1. BiTCN 层：对输入的多变量数据进行处理，通过前向 TCN 和后向 TCN 提取数据中的局部特征和上下文信息，并将两者的输出进行拼接，得到更丰富的特征表示。

1. LSTM 层：接收 BiTCN 层输出的特征，进一步捕捉时间序列中的长期依赖关系。

1. 输出层：采用全连接层，将 LSTM 层的输出映射为单步的风电功率预测值。

（二）模型参数设置

在模型训练过程中，需要合理设置各项参数，以提高模型的性能。主要参数包括：

1. 批处理大小：设置为 32，以平衡训练效率和模型收敛性。

1. 学习率：初始学习率设置为 0.001，采用自适应学习率调整策略，如 Adam 优化器，根据训练过程中的损失变化自动调整学习率。

1. 隐藏层神经元数量：BiTCN 层和 LSTM 层的隐藏层神经元数量均设置为 64，可根据实际情况进行调整。

1. 训练迭代次数：设置为 100 次，通过观察验证集的损失变化，判断模型是否收敛，避免过拟合。

1. 正则化参数：为了防止模型过拟合，在全连接层添加 L2 正则化，正则化系数设置为 0.0001。

四、数据处理

（一）数据来源

本研究使用的数据来自某风电场的实际运行数据，数据时间跨度为 1 年，采样间隔为 1 小时，包含风速、风向、温度、湿度以及对应的风电功率等数据。

五、结论与展望

（一）研究结论

本研究构建了基于 BiTCN-LSTM 的风电功率多变量输入单步预测模型，并通过实验验证了该模型的有效性。研究结果表明：

1. BiTCN-LSTM 模型结合了 BiTCN 和 LSTM 的优点，能够充分提取多变量数据中的局部特征和长期依赖关系，提高了风电功率预测的精度。

1. 与 SVR、TCN、LSTM 和 BiTCN 等模型相比，BiTCN-LSTM 模型在 RMSE、MAE 和 MAPE 等评价指标上均有显著提升，具有更好的预测性能。

1. 该模型在不同天气条件下均能保持较高的预测精度，尤其是在复杂天气条件下，表现出较强的适应性。

（二）研究展望

虽然本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处，未来可以从以下几个方面进行改进和拓展：

1. 进一步优化模型结构，例如引入注意力机制，使模型能够更加关注对风电功率影响较大的特征和时间步，提高模型的预测性能。

1. 考虑更多的影响因素，如气压、降水等气象因素，以及风电场的设备状态、地形地貌等，丰富输入变量，进一步提高预测精度。

1. 开展多步预测研究，为电力系统的中长期调度提供更全面的参考。

1. 结合迁移学习等技术，解决小样本数据情况下模型训练效果不佳的问题，提高模型的泛化能力。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孔繁苗.分钟级风电功率多步预测技术研究[D].内蒙古科技大学,2022.

[2] 贺宇轩,王锟,曾进辉,等.基于KNN-LASSO-PPC法的改进BitCN-LSTM短期光伏功率预测[J].电子测量技术[2025-07-16].

[3] 常登攀.基于神经网络的光纤信道建模研究[D].电子科技大学,2024.

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