【单变量输入多步预测】基于CNN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着全球对清洁能源需求的持续增长，风力发电作为重要的可再生能源发电方式，其装机容量快速攀升。然而，风电功率受风速、风向、气温等因素影响，具有显著的随机性和间歇性。这种不确定性给电力系统的调度、稳定运行以及电力市场交易带来巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电力系统更好地安排发电计划、优化资源配置、降低运行成本，同时提高电网对风电的消纳能力，减少弃风现象，促进清洁能源的高效利用。

在风电功率预测方法中，基于单变量输入的预测具有数据获取简便、模型结构相对简单的优势。卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）在时间序列分析领域展现出强大的特征提取与建模能力。将 CNN、BiGRU 和 Attention 相结合，构建基于 CNN-BiGRU-Attention 的模型，用于单变量输入的多步风电功率预测，能够充分发挥各网络的优势，有效捕捉风电功率数据的时空特征和动态变化规律，提高预测的准确性和可靠性，为电力系统的稳定运行和优化调度提供有力支持。

二、核心技术原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种深度学习模型，其核心组件包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，能够自动提取数据的局部特征。在风电功率预测中，卷积层可以捕捉风电功率数据在短时间内的变化模式和局部趋势。池化层用于降低数据维度，减少计算量，同时保留重要特征，常见的池化方式有最大池化和平均池化。全连接层将经过卷积和池化处理后的特征进行整合，输出最终的预测结果。CNN 的局部连接和权值共享特性，使其在处理时间序列数据时，能够有效提取特征且减少参数数量，降低模型过拟合风险。

2.2 双向门控循环单元（BiGRU）

BiGRU 是门控循环单元（GRU）的双向结构变体，GRU 通过引入更新门和重置门，有效解决了传统循环神经网络（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的问题，能够更好地处理长序列数据。更新门决定了前一时刻的状态有多少信息被保留到当前时刻，重置门则控制了当前输入与前一时刻状态的结合程度。BiGRU 由两个方向相反的 GRU 组成，一个从序列的起始端向末端处理数据，另一个从末端向起始端处理数据，使得模型既能学习过去信息对当前状态的影响，又能捕捉未来信息的潜在作用，全面挖掘时间序列的时序依赖关系。在风电功率预测中，BiGRU 能够充分利用风电功率数据的历史信息和未来趋势信息，提高对风电功率动态变化的建模能力。

2.3 注意力机制（Attention）

注意力机制模拟人类注意力的分配方式，使模型能够在处理输入序列时，自适应地聚焦于重要的信息部分。在风电功率预测中，不同时间点的风电功率数据对未来预测的重要程度不同，注意力机制可以根据输入数据的特征，为每个时间步分配不同的注意力权重，从而突出关键信息，增强模型对风电功率变化趋势的捕捉能力。例如，在风速发生剧烈变化的时间点，注意力机制会赋予该时间点的数据更高的权重，使模型更关注这一时刻对未来风电功率的影响。

三、基于 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测模型构建

3.1 数据预处理

收集历史风电功率数据作为单变量输入，对原始数据进行预处理。首先进行数据清洗，去除异常值和缺失值；然后采用归一化方法（如最小 - 最大归一化）将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间，公式