MATLAB
实现基于
PSO-GRU
粒子群优化算法（
PSO）结合门控循环单元（
GRU）进行风电功率预测的详细项目实例
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风电场输出功率呈现突发性、间歇性与强非线性等特征，难以用传统经验模型准确刻画。数值气象预报能够提供风速、风向、温度、气压、湿度等基础变量，但将这些多维、时变、噪声较强的观测量映射到涡轮机功率的关系中，常常出现时序相关、滞后影响与多尺度扰动并存的问题。面向调度与交易场景，电力系统需要在分钟到小时级别获得稳定、可解释且误差可控的短期功率预测结果，用于机组组合、备用容量配置、现货出清与偏差考核。为缓解风电出力不确定性带来的调峰、调频与备用成本上升矛盾，构建高鲁棒性、高时效性的预测方案具有直接的经济效益与系统安全价值。近年来，门控循环单元（GRU）因其参数量相对精简、梯度传播更稳定、对长短期依赖兼顾的优势，被广泛用于时间序列建模；同时，粒子群优化（PSO）在连续空间全局寻优方面表现出色，能够在较少的超参数假设空间先验条件下，通过群体协作与速度位置更新迅速逼 ...