光伏功率预测 | GRU多变量单步光伏功率预测附Matlab完整源码和数据

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🔥 内容介绍

在全球能源转型加速推进的背景下，光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，其装机容量持续攀升。然而，光伏发电功率受太阳辐射强度、环境温度、风速、云层覆盖等多种气象因素影响，输出具有显著的间歇性和波动性，这给电网的稳定运行、电力调度优化以及储能系统配置带来了巨大挑战。精准的光伏功率预测能够为电力部门提供可靠的决策依据，有效降低弃光率、提升电网接纳新能源的能力。在众多预测模型中，门控循环单元（GRU） 凭借其简洁的结构、高效的训练效率以及对时序数据依赖关系的出色捕捉能力，成为多变量单步光伏功率预测的优选方案之一。本文将从技术原理、多变量选择、模型构建、效果验证到实际应用，全面剖析 GRU 多变量单步光伏功率预测技术。

一、光伏功率预测的核心需求与 GRU 模型的适配性

（一）光伏功率预测的现实意义与挑战

光伏发电的输出功率与气象条件高度耦合，短期内地表太阳辐射的剧烈变化会导致光伏功率大幅波动。例如，突如其来的云层遮挡可能使光伏功率在几分钟内下降 50% 以上，这种波动若未被提前预测，会对电网频率稳定、电压控制造成冲击，甚至引发供电故障。因此，光伏功率预测尤其是短期单步预测（如预测未来 15 分钟、30 分钟、1 小时的功率值），成为保障电网安全运行、优化电力市场交易、提高储能系统利用效率的关键技术。

当前光伏功率预测面临三大核心挑战：一是多因素耦合影响，光伏功率不仅受太阳辐射直接影响，还与温度（影响光伏组件转换效率）、风速（影响组件散热）、湿度（影响大气透明度）等多变量相关，需综合考虑多维度数据；二是时序依赖复杂性，历史功率数据与未来输出之间存在复杂的短期和中期依赖关系，如日内功率随太阳高度角的变化规律、连续阴雨天的功率低迷趋势等；三是数据噪声干扰，实际采集的气象数据和功率数据可能存在传感器误差、传输干扰等噪声，需通过技术手段降低其对预测精度的影响。

（二）GRU 模型：时序预测的高效解决方案

门控循环单元（GRU）是由 Hochreiter & Schmidhuber 于 2014 年提出的一种改进型循环神经网络（RNN），其核心目标是解决传统 RNN 在处理长时序数据时的梯度消失或梯度爆炸问题，同时简化了长短期记忆网络（LSTM）的结构，提升训练效率。

与 LSTM 的 “输入门、遗忘门、输出门” 三部门控机制不同，GRU 仅通过更新门（Update Gate） 和重置门（Reset Gate） 两个门控单元实现对时序信息的选择性记忆与遗忘：

• 更新门：决定将多少历史信息传递到未来状态，类似于 LSTM 中输入门与遗忘门的结合功能。当更新门输出接近 1 时，模型会保留大部分历史信息；当输出接近 0 时，模型会更关注当前输入的新信息。

• 重置门：控制如何利用历史信息与当前输入计算候选状态，当重置门输出接近 1 时，模型会忽略历史信息，仅基于当前输入更新状态；当输出接近 0 时，模型会更多融合历史信息。

这种简洁的门控结构使 GRU 在保持对时序依赖关系捕捉能力的同时，减少了参数数量（相比 LSTM 减少约 1/3），降低了计算复杂度，更适合在光伏电站本地控制器、边缘计算设备等资源有限的场景中部署。此外，GRU 对短期时序依赖的捕捉效率更高，与光伏功率单步预测（聚焦未来短时间内的功率变化）的需求高度适配，成为多变量光伏功率预测的理想模型之一。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A3:M1250');

% 输入数据

input =data(:,1:12)';

output=data(:,13)';

nwhole =size(data,1);

% 打乱数据集

% temp=randperm(nwhole);

% 不打乱数据集

temp=1:nwhole;

train_ratio=0.9;

ntrain=round(nwhole*train_ratio);

ntest =nwhole-ntrain;

% 准备输入和输出训练数据

input_train =input(:,temp(1:ntrain));

output_train=output(:,temp(1:ntrain));

% 准备测试数据

input_test =input(:, temp(ntrain+1:ntrain+ntest));

output_test=output(:,temp(ntrain+1:ntrain+ntest));

%% 数据归一化

method=@mapminmax;

[inputn_train,inputps]=method(input_train);

inputn_test=method('apply',input_test,inputps);

[outputn_train,outputps]=method(output_train);

outputn_test=method('apply',output_test,outputps);

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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