【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-BiGRU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

在全球能源结构加速向清洁化转型的背景下，风电作为重要的可再生能源，其装机容量持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素影响，呈现出较强的随机性和波动性，给电网的稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测是解决这一问题的关键。本文提出一种基于时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）和双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）的混合深度学习模型，用于风电功率的多变量输入单步预测。该模型结合了 TCN 在捕捉多尺度时序特征方面的优势和 BiGRU 在双向序列信息提取上的能力，能够有效提高风电功率预测的精度。通过对实际风电场数据的实验验证，该模型在均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等评价指标上均优于传统预测模型和单一深度学习模型，为风电功率预测提供了一种新的有效方法。

关键词

风电功率预测；多变量输入；单步预测；时间卷积网络；双向门控循环单元

一、引言

随着全球对清洁能源需求的不断增加，风力发电作为一种重要的可再生能源，其装机容量在过去几十年中呈现出快速增长的趋势。然而，风电功率的波动性和间歇性给电力系统的稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测可以帮助电网调度部门合理安排发电计划，降低系统运行成本，提高电网的安全性和可靠性。

目前，风电功率预测方法主要包括物理模型、统计模型和机器学习模型。物理模型基于空气动力学和热力学原理，通过建立风机模型进行预测，但需要大量的气象数据和风机参数，计算复杂度高；统计模型如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、指数平滑法等，利用历史数据的统计规律进行预测，在处理非线性和非平稳的风电数据时效果有限；机器学习模型如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，凭借其强大的非线性拟合能力，在风电功率预测中得到了广泛应用。近年来，深度学习模型如循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，在时序数据预测领域取得了显著成果，也被应用于风电功率预测中。

尽管深度学习模型在风电功率预测中表现出良好的性能，但单一模型往往难以全面捕捉风电数据的复杂特征。时间卷积网络（TCN）作为一种新型的深度学习模型，通过扩张卷积和因果卷积，能够有效捕捉时序数据中的长期依赖关系，同时具有并行计算的优势；双向门控循环单元（BiGRU）则通过双向处理序列数据，能够同时利用过去和未来的信息，提高序列建模能力。因此，本文提出将 TCN 和 BiGRU 相结合的混合模型，用于风电功率的多变量输入单步预测，以充分发挥两种模型的优势，提高预测精度。

二、相关理论基础

2.1 时间卷积网络（TCN）原理

时间卷积网络是一种基于卷积神经网络的时序建模方法，其核心结构包括扩张卷积（Dilated Convolution）和因果卷积（Causal Convolution）。扩张卷积通过在卷积核中引入间隔，增大了卷积的感受野，使得模型能够捕捉更长距离的依赖关系；因果卷积则确保当前时刻的输出只依赖于过去的输入，保证了模型的时序特性。TCN 的网络结构通常由多个残差块（Residual Block）组成，每个残差块包含两个卷积层、批归一化（Batch Normalization）和 ReLU 激活函数，以及残差连接（Residual Connection），以缓解梯度消失问题，提高模型的训练效率和性能。

2.2 双向门控循环单元（BiGRU）原理

门控循环单元是一种改进的循环神经网络，通过引入更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）来控制信息的流动，有效缓解了传统 RNN 中的梯度消失问题，能够捕捉更长时间的依赖关系。双向门控循环单元（BiGRU）则是在 GRU 的基础上，同时从正向和反向处理序列数据，分别得到前向隐藏状态和后向隐藏状态，然后将两者拼接作为最终的隐藏状态输出。这种双向处理方式使得 BiGRU 能够同时利用序列的过去和未来信息，增强了模型对序列特征的提取能力。

三、基于 TCN - BiGRU 的风电功率预测模型构建

3.1 多变量输入选择

考虑到风电功率受多种因素影响，选择风速、风向、气温、气压、湿度等作为输入变量。风速是影响风电功率的最主要因素，一般来说，在一定范围内，风速越大，风电功率越高；风向影响风机叶片的受力情况，进而影响发电效率；气温、气压和湿度等气象因素会改变空气密度，对风电功率产生间接影响。通过收集这些多变量的历史数据，与对应的风电功率数据组成训练数据集，为模型训练提供丰富的信息。

3.2 数据预处理

数据清洗
：对收集到的原始数据进行清洗，去除异常值和缺失值。异常值的检测可采用 3σ 准则，即认为超出均值 ±3 倍标准差范围的数据为异常值；对于缺失值，可采用线性插值、样条插值或均值填充等方法进行处理。
特征归一化
：为消除不同特征之间的量纲差异，对所有输入特征进行归一化处理，将其映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间。常用的归一化方法有最小 - 最大归一化和 Z - score 标准化。
时间序列划分
：将预处理后的数据按照时间顺序划分为训练集、验证集和测试集，比例通常为 7:1:2 或 8:1:1。训练集用于模型训练，验证集用于模型参数调优，测试集用于评估模型的最终性能。

3.3 TCN - BiGRU 模型架构

TCN 层
：作为模型的第一层，接收多变量输入序列，通过扩张卷积和因果卷积提取时序特征。TCN 层包含多个残差块，每个残差块的卷积核大小、扩张因子和滤波器数量可根据实际需求进行调整。
BiGRU 层
：连接 TCN 层的输出，对 TCN 提取的特征进行双向序列建模。BiGRU 层通过同时从正向和反向处理序列，捕获序列中的长期依赖关系和双向信息。
全连接层
：连接 BiGRU 层的输出，通过全连接操作将 BiGRU 提取的特征映射到预测空间，输出单步风电功率预测值。