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

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🔥 内容介绍

光伏功率预测是新能源电力系统调度与规划的核心环节，其精度直接影响电网稳定性与经济性。光伏功率受太阳辐射、温度、湿度等多因素动态耦合影响，呈现强非线性及时序波动性，单一模型难以精准捕捉其变化规律。多变量输入可整合多维度影响因素，超前多步预测能满足电力系统长时调度需求，而融合模型能发挥不同算法的协同优势。

时间卷积网络（TCN）凭借膨胀卷积可捕捉多尺度时序特征，门控循环单元（GRU）擅长挖掘时序依赖关系，注意力机制（Attention）能聚焦关键信息。构建 TCN-GRU-Attention 融合模型，可实现多变量特征的深度提取、时序模式的精准建模及关键信息的高效利用，为多变量输入超前多步光伏功率预测提供新方案，对提升光伏能源利用率具有重要意义。

二、相关理论基础

（一）时间卷积网络（TCN）

TCN 是专为时序数据设计的卷积神经网络变体，核心特性包括：

• 因果卷积：确保预测仅依赖历史数据，避免未来信息泄露，符合时序预测的因果逻辑。

• 膨胀卷积：通过在卷积核中引入间隙（膨胀率）扩大感受野，无需增加参数量即可捕捉长距离依赖。例如，膨胀率为 2 时，卷积核可覆盖间隔 1 个数据点的输入，感受野随层数呈指数增长。

• 残差连接：每个卷积块通过跳跃连接缓解梯度消失，增强深层网络的特征传播能力，典型结构包含卷积层、批归一化、ReLU 激活及 dropout。

在多变量光伏数据中，TCN 可通过多层膨胀卷积提取不同时间尺度的局部关联特征（如小时级辐射与温度的协同变化、天级功率波动模式），为后续时序建模提供高质量输入。

（二）门控循环单元（GRU）

GRU 通过更新门和重置门控制信息传递，解决传统 RNN 的梯度问题：

• 更新门：决定前一时刻状态保留至当前时刻的比例，值越接近 1，历史信息保留越多。

• 重置门：控制前一时刻状态与当前输入的融合程度，值越接近 0，历史信息被忽略越多。

GRU 参数少于 LSTM，计算效率更高，同时保持了时序建模能力，适合处理光伏功率这类强时序数据的多步预测。

（四）多变量输入与超前多步预测

多变量输入涵盖光伏功率历史数据及太阳辐射、温度、湿度、风速等气象变量，通过 TCN 提取变量间的时空关联；超前多步预测采用直接预测法，模型输出层直接生成未来 6 小时功率值，避免递归预测的误差累积。

三、基于 TCN-GRU-Attention 的预测模型构建

四、结论与展望

（一）结论

1. TCN-GRU-Attention 模型通过 TCN 提取多尺度特征、GRU 捕捉时序依赖、Attention 聚焦关键信息，显著提升了多变量输入超前多步光伏功率预测精度。

1. 融合模型性能优于单一模型，Attention 机制对精度提升贡献显著，可有效增强对关键时段的关注度。

1. 模型在长步长预测及复杂天气下表现稳定，多变量输入能提供丰富特征，是精度提升的重要支撑。

（二）展望

1. 引入动态卷积核（可变形 TCN），增强对非规则气象特征的提取能力。

1. 采用强化学习优化 Attention 权重计算，提升关键信息识别的准确性。

1. 融合数值天气预报（NWP）数据，扩展输入时间尺度，提升超长期预测精度。

1. 研究模型轻量化（知识蒸馏、参数剪枝），降低计算成本，加速工程落地。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李侨,张华东,孙三民,等.基于TCN-Attention-GRU模型的枣树需水量预测[J].浙江农业学报, 2024, 36(12):2823-2831.DOI:10.3969/j.issn.1004-1524.20240058.

[2] 郑豪丰,杨国华,康文军,等.基于多负荷特征和TCN-GRU神经网络的负荷预测[J].中国电力, 2022, 55(11):142-148.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202012107.

[3] 吴家葆,曾国辉,张振华,等.基于K-means分层聚类的TCN-GRU和LSTM动态组合光伏短期功率预测[J].可再生能源, 2023, 41(8):1015-1022.DOI:10.3969/j.issn.1671-5292.2023.08.004.

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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