光伏功率预测新突破：TCN-ECANet-GRU混合模型详解与复现

 研究背景

1. ​背景与挑战​
   光伏发电受天气非线性影响，传统方法（统计模型、机器学习）难以处理高维时序数据，预测误差大。
2. ​创新模型提出​
   融合时序卷积网络（TCN）、高效通道注意力（ECANet）和门控循环单元（GRU）的混合架构。
3. ​方法论细节​
   • TCN：膨胀因果卷积提取长时序特征
   • ECANet：通道注意力增强特征选择能力
   • GRU：捕获时序依赖关系
4. ​实验验证​
   使用澳大利亚光伏电站5分钟分辨率数据，对比6种基线模型。
5. ​应用价值​
   为电网调度提供高精度功率预测，支持15-45分钟短期决策。

整体框架

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核心创新点与技术原理

1. 三阶段混合架构（TCN-ECANet-GRU）