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

原创于 2025-06-12 16:50:46 发布 · 732 阅读

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🔥 内容介绍

在全球积极推进能源结构清洁化转型的大背景下，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其装机规模持续快速扩张。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压、湿度等众多因素的综合影响，呈现出显著的随机性与波动性特征。这种不稳定特性给电力系统的稳定运行、调度规划以及电力供需平衡带来了巨大挑战。实现高精度的风电功率预测，成为保障电力资源合理配置、提升电力系统运行效率与可靠性的关键所在。本文构建了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）相结合的 CNN - BiGRU 模型，用于风电功率的多变量输入单步预测。该模型充分发挥 CNN 在局部特征提取方面的优势以及 BiGRU 挖掘双向时序依赖关系的能力，旨在实现风电功率的精准预测。通过实际风电场数据进行实验验证，结果表明该模型在预测精度方面显著优于传统预测模型以及单一网络模型，为风电功率预测领域提供了一种极具价值的新方法。

关键词

风电功率预测；多变量输入；单步预测；CNN；BiGRU

一、引言

近年来，随着全球对清洁能源需求的急剧增长，风电在能源供应体系中的地位愈发重要，已成为世界各国能源发展的重点方向之一。但风电功率的不稳定，导致电力系统在发电计划制定、电网调度运行以及电力供需协调等环节面临诸多难题。精确的风电功率预测能够助力电网优化发电资源配置，降低调峰成本，提升电力系统运行的稳定性与可靠性，因此一直是学术界和工业界的研究热点。

目前，风电功率预测方法主要分为物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法基于空气动力学和热力学原理，通过构建风机模型进行预测，然而该方法依赖大量精确的气象数据和风机参数，计算过程复杂，且对不同环境和工况的适应性较差；统计方法，如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等，主要依据历史数据的统计规律进行预测，在处理具有高度非线性和非平稳特性的风电数据时，预测效果往往不尽人意；传统人工智能方法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，虽然在一定程度上提高了预测精度，但普遍存在模型泛化能力弱、难以有效捕捉复杂特征等问题。

随着深度学习技术的不断发展，其在时序数据预测领域取得了丰硕成果。卷积神经网络（CNN）凭借强大的局部特征提取能力，能够自动挖掘数据中隐藏的特征模式；双向门控循环单元（BiGRU）作为循环神经网络（RNN）的改进版本，有效解决了传统 RNN 中梯度消失的问题，并通过双向处理序列数据，能够更全面地捕捉数据的时序依赖关系。将 CNN 与 BiGRU 相结合应用于风电功率预测，为解决风电功率预测难题提供了新的思路和途径。

二、CNN 与 BiGRU 原理概述

2.1 卷积神经网络（CNN）原理