Bayes-CNN-GRU/CNN-GRU/GRU三模型多变量时间序列光伏功率预测一键对比 Matlab代码

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光伏功率预测是实现新能源高效并网、优化电网调度的关键技术，其核心是基于多变量时间序列（如太阳辐射、温度、湿度、历史功率等）预测未来时刻的发电功率。由于光伏功率受气象因素影响显著，呈现强非线性、间歇性和随机性，单一模型往往难以兼顾预测精度与不确定性量化需求。本文针对 Bayes-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU 三种模型，从结构设计、预测性能、计算效率等维度进行一键对比，为光伏功率预测的模型选择提供科学依据。

多变量时间序列光伏功率预测的核心特征

光伏功率预测的多变量输入通常包括：

• 气象变量：太阳辐照度（直接辐射、散射辐射）、环境温度、相对湿度、风速、气压；

• 时间变量：小时、日期、季节（反映太阳高度角的周期性变化）；

• 历史功率：过去 1 小时、24 小时的光伏输出功率（反映短期波动特性）。

这些变量的耦合关系呈现三大特征：

• 时空关联性：太阳辐照度与温度的空间分布（如云层移动）影响功率输出，需捕捉局部气象特征；

• 时序动态性：功率序列包含日内周期（早升晚降）和随机波动（如云层遮挡导致的骤降），长短期依赖并存；

• 不确定性：气象预报误差和传感器噪声导致输入变量存在不确定性，直接影响预测精度，需量化预测结果的置信区间。

三种模型的结构设计与原理

GRU 模型（基准模型）

GRU 作为简化的循环神经网络，通过门控机制捕捉多变量时间序列的时序依赖：

1. 结构设计：

• 输入层：接收形状为

  (T,F)

  的多变量序列（

  T

  为时间步长，如 24 小时；

  F

  为特征数，如 8 个气象 + 功率变量）；

• GRU 层：1-2 层，隐藏单元数 64-128，每层返回最后一个时间步的输出，聚焦长期时序趋势；

• 输出层：1 个神经元，线性激活，输出未来 1 小时的功率预测值。

1. 核心原理：

• 通过更新门和重置门过滤无关信息（如湿度对功率的弱影响），保留关键时序特征（如辐照度的日内变化）；

• 适用于捕捉变量间的时序关联，但难以提取局部空间特征（如辐照度与温度的短期耦合）。

CNN-GRU 模型（混合模型）

CNN-GRU 结合卷积神经网络（CNN）的局部特征提取与 GRU 的时序建模能力：

1. 结构设计：

• CNN 层：1-2 层 1D 卷积（核大小 3-5，输出通道 32-64），通过滑动窗口提取局部特征（如相邻 3 小时的辐照度与温度变化）；

• 池化层：最大池化（窗口大小 2），降低特征维度；

• GRU 层：与基准模型结构一致，接收 CNN 输出的局部特征序列；

• 输出层：同 GRU 模型。

1. 核心改进：

• CNN 层通过卷积核捕捉多变量的局部交互模式（如辐照度骤升时温度的同步变化）；

• GRU 层在局部特征基础上学习长期时序依赖，比单一 GRU 更能处理变量间的非线性耦合。

Bayes-CNN-GRU 模型（不确定性量化模型）

Bayes-CNN-GRU 在混合模型基础上引入贝叶斯推断，量化预测不确定性：

1. 结构设计：

• 基础结构：与 CNN-GRU 一致，包含 CNN 层和 GRU 层；

• 贝叶斯化处理：对卷积层和 GRU 层的权重赋予先验分布（如正态分布），通过变分推断（VI）近似后验分布；

• 输出层：输出预测值的均值和标准差（反映不确定性），而非单一值。

1. 核心优势：

• 通过权重的概率分布建模输入变量的不确定性（如辐照度预报误差），输出功率预测的置信区间（如 95% 置信区间）；

• 可通过预测熵判断输入数据的分布外样本（如极端天气），提升模型的可靠性。

⛳️ 运行结果

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