深度门控循环单元与卷积神经网络结合的风功率预测

"基于深度门控循环单元神经网络的短期风功率预测模型，使用风功率历史数据和数值天气预报数据作为输入，通过融合GRU和CNN提升预测模型的特征提取与降维能力，利用dropout技术减少过拟合，实验证明模型在预测准确度和运算速度上优于LSTM模型。" 在电力系统中，风功率预测是至关重要的，它关系到电网的安全稳定运行和风能的高效利用。随着可再生能源的发展，大规模风力发电机组并网，使得电力系统的调度和管理面临新的挑战。因此，建立准确的风功率预测模型对于优化电力系统运行、减少风电对电网的冲击具有重要意义。 本文提出的预测模型结合了深度学习领域的两种先进神经网络结构：门控循环单元（GRU）和卷积神经网络（CNN）。GRU是循环神经网络（RNN）的一种变体，解决了标准RNN在处理长期依赖问题时可能出现的梯度消失或爆炸问题。GRU通过“门”机制控制信息流，允许模型更好地捕捉时间序列数据中的动态变化，例如风功率的波动性。 然而，风功率预测的数据通常包含大量的噪声和不确定性，为此，文章进一步引入了CNN来增强模型的特征提取能力。CNN在图像处理领域表现出色，其滤波器能够检测输入数据中的局部模式，这在处理时间序列数据时同样有效，可以识别风功率和气象参数之间的复杂关系。将CNN与GRU结合，可以在时间和空间维度上同时捕获信息，提高了模型对原始数据的理解和降维能力。 为了防止模型过拟合，文中采用了dropout技术。过拟合是机器学习中常见的问题，模型在训练集上表现优秀，但在测试集或实际应用中性能下降。Dropout在训练过程中随机忽略一部分神经元，强制模型学习更鲁棒的特征，从而减轻过拟合现象。 实证研究表明，该模型在预测精度和计算效率上都优于传统的长短时记忆网络（LSTM）。这表明所提出的深度门控循环单元与卷积神经网络的结合策略在风功率预测任务中具有显著优势，为风能领域的预测模型提供了新的思路和方法。未来的研究可能进一步探索如何优化这种结合，或者将其他深度学习技术应用于风功率预测，以提高预测效果。