MATLAB
实现基于双向门控循环单元（
BiGRU
）进行多变量单步光伏功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，光伏发电作为一种清洁、可再生能源，在全球范围内得到了广泛应用。光伏功率的准确预测不仅关系到光伏电站的经济效益，还影响电力系统的稳定运行和调度优化。由于光伏发电受天气、气象条件和环境因素影响显著，其功率输出具有高度非线性和不确定性，传统的线性模型和简单统计方法难以满足高精度、多变量的功率预测需求。
近年来，深度学习技术的兴起为复杂时序数据建模提供了强有力的工具，尤其是循环神经网络（RNN）及其变种，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理时间序列预测问题上表现卓越。双向门控循环单元（BiGRU）作为一种改进型的循环网络结构，通过同时捕捉序列的前向和后向信息，有效增强了模型对时序依赖关系的学习能力，提升了预测的准确性和鲁棒性。
多变量光伏功率预测不仅需要考虑历史功率数据，还需融合温度、湿度、辐射强度、风速等多种气象变量，实现对光伏功率动态变化的全面捕捉。这种多维信息的融合提升了模型对复杂非线性关系的刻画能力，然而也增 ...