【TCN回归预测】基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着全球能源结构向清洁能源转型，风电作为可再生能源的核心组成部分，其装机容量持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、空气密度等气象因素影响，具有强波动性、间歇性和非线性特征，大规模风电并网会给电力系统的调度运行、频率稳定和供电可靠性带来严峻挑战。

精准的风电功率预测是解决上述问题的关键：

1. 对电力系统而言，可优化机组调度计划、降低备用容量配置成本，提升电网接纳风电的能力；

2. 对风电场运营方而言，可减少弃风率、提高发电收益，保障设备安全稳定运行。

传统风电功率预测方法（如物理法、统计法）在处理长时序依赖和复杂非线性关系时存在局限：

• 物理法依赖风电场精确建模和详细气象数据，泛化能力差；

• 传统机器学习方法（ARIMA、SVM）难以捕捉时序数据的深层特征；

• 单一深度学习模型（LSTM、GRU）在长序列局部特征提取和关键信息聚焦上不足。

因此，本文提出TCN-GRU-Attention 融合模型：结合时序卷积网络（TCN）的局部特征提取能力、门控循环单元（GRU）的长序列依赖建模能力，以及注意力机制（Attention）的关键特征强化能力，实现风电功率的高精度预测。

二、核心模型原理与融合逻辑

2.1 各模块核心机制

（1）时序卷积网络（TCN）

TCN 是专为时序数据设计的卷积神经网络，核心优势是因果卷积 + 膨胀卷积，既避免未来信息泄露，又能高效扩大感受野，捕捉长时序数据的局部时空特征。

• 因果卷积

  ：卷积核仅作用于当前时刻及历史时刻数据，确保预测的时序合理性；

• 膨胀卷积

  ：通过在卷积核中引入 “空洞”，在不增加参数量的前提下扩大感受野，例如 dilation=1 时感受野为 3，dilation=2 时感受野为 7，可快速捕捉多尺度局部特征；

• 残差连接

  ：缓解深层网络梯度消失问题，增强特征传播能力，结构为：Output = Activation(Conv(X) + X)（当输入输出维度不一致时，通过 1×1 卷积调整维度）。

（2）门控循环单元（GRU）

GRU 是 LSTM 的简化版本，通过更新门和重置门动态调整时序信息的遗忘与保留，在减少计算量的同时，有效捕捉长序列依赖关系。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 采用1-num作为输入 第num+1作为输出

n=length(data)-num;

for i=1:n

    x(i,:)=data(i:i+num);

end

in=x(:,1:end-1);

out=x(:,end);

🔗 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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 无人机应用方面

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