【单变量输入多步预测】基于TCN-GRU的风电功率预测研究附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-06-09 19:56:58 发布

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文章标签： gru matlab 深度学习

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球能源转型加速推进的当下，风力发电作为清洁能源的重要组成部分，装机规模持续扩大，在电力供应体系中的地位愈发重要。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等自然因素影响，呈现出显著的随机性和间歇性。这种不稳定特性给电力系统的调度运行、资源配置以及电力市场交易带来诸多挑战。精确的风电功率预测，有助于电力系统科学制定发电计划、优化资源分配、降低运营成本，同时提升电网对风电的消纳能力，减少弃风现象，推动清洁能源的高效利用。

在风电功率预测技术中，单变量输入预测因数据获取便捷、模型结构相对简单而备受关注。时序卷积网络（TCN）和门控循环单元（GRU）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 TCN 与 GRU 相结合，构建基于 TCN-GRU 的模型用于单变量输入的多步风电功率预测，能够充分发挥二者优势，有效挖掘风电功率数据的时空特征与动态变化规律，提高预测的准确性与可靠性，为电力系统的稳定运行和优化调度提供有力支撑。

二、核心技术原理

2.1 时序卷积网络（TCN）

TCN 是一种基于卷积神经网络改进的结构，专门用于处理时间序列数据。其核心特性包括因果卷积和扩张卷积。因果卷积确保当前时刻的输出仅依赖于过去时刻的输入，符合时间序列的因果关系，避免了未来信息泄露问题；扩张卷积通过设置不同的扩张率，在不增加参数数量的情况下，扩大网络的感受野，使其能够捕捉到更长时间跨度的信息。在风电功率预测中，TCN 能够有效提取风电功率数据在不同时间尺度上的特征，挖掘数据中的长期依赖关系和局部变化模式，为准确预测提供丰富的特征信息。

2.2 门控循环单元（GRU）

GRU 是循环神经网络（RNN）的一种变体，通过引入更新门和重置门，有效解决了传统 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，它控制着信息的流动，使得模型能够选择性地记忆历史信息；重置门则控制了当前输入与前一时刻状态的结合程度，用于决定遗忘多少过去的信息。这种门控机制使 GRU 能够有效捕捉时间序列中的时序依赖关系，在风电功率预测中，能够充分利用风电功率数据的历史变化趋势，对其动态变化进行精准建模。

2.3 TCN 与 GRU 结合的优势

将 TCN 与 GRU 相结合应用于风电功率预测，实现了优势互补。TCN 先对风电功率数据进行特征提取，从不同时间尺度挖掘数据的特征，将原始数据转换为更具代表性的特征序列；GRU 则对这些特征序列进行时序分析，凭借其强大的处理长序列数据能力，学习风电功率随时间的变化趋势。二者协同工作，使模型既能高效提取数据的局部和全局特征，又能精准捕捉长期的时序依赖关系，从而显著提升风电功率预测的准确性和可靠性，为风电功率的多步预测提供了有效的技术途径。

三、基于 TCN-GRU 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，剔除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性；然后采用归一化方法（如最小 - 最大归一化）将数据映射