光伏功率预测 | BiGRU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

在新能源产业快速发展的当下，光伏发电凭借清洁、可再生的优势，已成为全球能源结构转型的核心力量。但光伏发电功率受气象条件动态影响，呈现出强间歇性与波动性，例如短时强云层遮挡可能导致功率在 10 分钟内骤降 60%，给电网调频调峰、电力供需平衡带来严峻考验。精准的短期单步光伏功率预测（如预测未来 15 分钟、30 分钟功率），是实现光伏消纳最大化、降低弃光率的关键技术支撑。在众多时序预测模型中，双向门控循环单元（BiGRU） 基于 GRU 模型升级而来，通过双向捕捉时序数据依赖关系，进一步提升了对复杂波动规律的拟合能力，成为多变量单步光伏功率预测的进阶优选方案。本文将从技术原理、多变量协同机制、模型构建、实战验证到产业应用，全面解析 BiGRU 多变量单步光伏功率预测技术。

一、BiGRU 模型：光伏功率预测的时序能力升级

（一）从 GRU 到 BiGRU：核心技术突破

门控循环单元（GRU）通过更新门与重置门的协同作用，解决了传统 RNN 的梯度消失问题，但其仅能从单一时间方向（如从过去到未来）处理时序数据，无法充分利用未来时刻的反向依赖信息。而 BiGRU 在 GRU 基础上，创新性地构建了正向 GRU 与反向 GRU 并行结构：

• 正向 GRU：沿时间轴从 “历史时刻→当前时刻” 方向处理数据，捕捉过去到现在的时序依赖（如上午太阳辐射增强对当前功率的影响）；

• 反向 GRU：沿时间轴从 “未来时刻→当前时刻” 方向处理数据，捕捉未来到现在的反向依赖（如傍晚太阳辐射减弱对当前功率变化趋势的预示）；

• 特征融合：将正向与反向 GRU 的输出特征进行拼接，形成包含双向时序信息的综合特征向量，为预测提供更全面的时序规律支撑。

以光伏功率日内变化为例：正午时段功率达到峰值前，正向 GRU 可捕捉 “早晨辐射增强→功率上升” 的正向依赖，反向 GRU 可捕捉 “午后辐射减弱→功率峰值后下降” 的反向依赖，两者融合后，模型能更精准判断峰值出现的时间节点与功率幅值，避免单一方向建模导致的峰值预测偏差。

（二）BiGRU 适配光伏功率预测的核心优势

1. 双向依赖捕捉能力：光伏功率变化受 “历史趋势延续” 与 “未来趋势预示” 双重影响（如连续阴雨天的功率低迷趋势，既受前几日阴天影响，也受未来持续阴雨的反向制约），BiGRU 的双向结构可同时建模这两类依赖，相比单向 GRU 预测精度提升 10%~15%；

1. 参数效率优势：相较于双向长短期记忆网络（BiLSTM），BiGRU 省去了 BiLSTM 中的输出门结构，参数数量减少约 25%，在保持高精度的同时，训练速度提升 30% 以上，更适合光伏电站边缘计算设备（如本地控制器）的实时预测需求；

1. 抗噪声干扰能力：通过双向时序信息交叉验证，BiGRU 能有效过滤传感器误差、短时气象扰动等噪声数据。例如，某一时刻的辐射强度异常跳变（传感器故障导致），正向 GRU 会结合前序正常数据识别异常，反向 GRU 会结合后序恢复数据修正偏差，最终降低异常数据对预测结果的影响。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  数据分析

num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例

outdim = 1;                                  % 最后一列为输出

num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数

res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);

t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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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