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

最新推荐文章于 2025-07-18 21:28:17 发布

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🔥 内容介绍

光伏功率的精准预测是实现光伏能源高效利用、保障电力系统稳定运行的关键。光伏功率受气象条件、时间变化等多重因素影响，呈现出复杂的非线性和时序特性。多变量输入能综合反映各类影响因素的协同作用，超前多步预测可满足电力系统长周期调度需求，而融合模型则能结合不同算法的优势，提升预测性能。

卷积神经网络（CNN）擅长提取数据的局部特征和空间关联性，双向门控循环单元（BiGRU）在捕捉时序依赖关系上表现优异，注意力机制（Attention）能聚焦关键信息、抑制冗余干扰。因此，构建 CNN-BiGRU-Attention 融合模型，开展多变量输入超前多步光伏功率预测研究，可充分发挥各模块的优势，进一步提高预测精度，为光伏电站运营和电网调度提供更可靠的决策支持。

二、相关理论基础

（一）卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种具有局部连接、权值共享特点的深度学习模型，主要通过卷积层、池化层和全连接层实现特征提取。卷积层利用卷积核对输入数据进行滑动卷积操作，提取局部特征；池化层通过下采样减少特征维度，保留关键信息；全连接层则将提取的特征映射到输出空间。

在多变量光伏数据中，不同气象变量（如太阳辐射与温度）在局部时间窗口内存在潜在关联，CNN 可通过卷积操作捕捉这种局部时空特征，为后续时序建模提供更有效的输入。

（二）双向门控循环单元（BiGRU）

BiGRU 由两个方向相反的 GRU 组成，GRU 通过更新门和重置门控制信息的传递，解决了传统 RNN 的梯度问题。正向 GRU 处理从过去到当前的序列信息，反向 GRU 处理从未来到当前的序列信息，两者输出拼接后可全面捕捉时序数据的上下文依赖关系。

对于光伏功率这类具有强时序性的数据，BiGRU 能有效挖掘历史与未来（相对当前时间步）的关联特征，为多步预测提供时序支撑。

（三）注意力机制（Attention）

Attention 机制模拟人类注意力分配模式，通过计算权重系数对输入序列的重要性进行量化，使模型聚焦于关键信息。在时序预测中，Attention 可对 BiGRU 输出的各时间步特征赋予不同权重，突出对预测结果影响较大的时刻（如光照突变时段），提升模型对关键特征的利用率。

（四）多变量输入与超前多步预测

多变量输入涵盖太阳辐射、环境温度、相对湿度、风速、气压等气象参数及历史光伏功率，通过 CNN 提取变量间的局部关联后，为时序模型提供丰富特征。超前多步预测采用 “直接预测法”，模型输出层直接生成未来多个时间步的功率值，避免递归预测的误差累积。

三、基于 CNN-BiGRU-Attention 的预测模型构建