【多变量输入超前多步预测】基于TCN-BiGRU-Attention的光伏功率预测研究附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-06-12 23:17:59 发布

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🔥 内容介绍

一、引言

在全球能源结构加速向清洁能源转型的大背景下，光伏发电凭借清洁、可再生等优势，成为能源领域的重要发展方向。然而，光伏功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度、风速风向等多变量因素影响，具有显著的间歇性和波动性。这种不确定性给电力系统的稳定运行、调度计划制定和电力市场交易带来巨大挑战。准确的光伏功率超前多步预测，能够帮助电网优化资源配置、降低调峰成本、提高新能源消纳能力。传统预测方法在处理多变量耦合关系和长序列时间依赖时存在局限性，难以满足高精度预测需求。时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）在序列数据处理中各具优势，将三者结合应用于光伏功率预测，有望为解决上述问题提供更优方案，提升预测的准确性和可靠性。

二、TCN、BiGRU 与注意力机制原理

2.1 时间卷积网络（TCN）原理

TCN 是一种专门用于处理时间序列数据的卷积神经网络，其核心特性包括因果卷积、扩张卷积和残差连接。因果卷积确保在预测当前时刻时，仅使用过去和当前时刻的信息，符合时间序列的因果关系；扩张卷积通过设置扩张因子，在不增加参数数量的前提下，增大网络的感受野，使网络能够捕捉到更长距离的时间依赖关系；残差连接则有助于解决网络深度增加时的梯度消失问题，保证网络的训练效率和性能。在光伏功率预测中，TCN 能够有效提取多变量时间序列数据中的局部特征和长期依赖特征。

2.2 双向门控循环单元（BiGRU）原理

BiGRU 由两个方向相反的门控循环单元（GRU）组成，GRU 是 LSTM 的简化版本，通过更新门和重置门控制信息的流动。BiGRU 能够同时从正向和反向学习时间序列数据，充分利用过去和未来的信息，相比单向循环神经网络，对时间序列的上下文信息挖掘更加全面，在处理具有复杂时间依赖关系的光伏功率数据时，能够更准确地捕捉数据变化趋势。

2.3 注意力机制（Attention）原理

注意力机制模拟人类视觉注意力的特点，使模型在处理序列数据时，能够自动关注对预测结果更重要的信息，增强关键信息对模型输出的影响，抑制无关信息干扰。在光伏功率预测中，不同的输入变量（如光照强度、温度等）在不同时刻对光伏功率的影响程度不同，注意力机制通过计算每个时间步或每个变量的注意力权重，对输入特征进行加权，使模型聚焦于关键影响因素，从而提高预测精度。