本资源探讨了应用BiTCN-LSTM模型于风电功率预测的有效性，并提供了相关Matlab代码，有助于研究人员和工程师深入理解与实践该技术。
风电作为最具潜力的清洁能源之一，在可再生能源领域备受关注。近年来，学者们和工程师们广泛研究了风电功率预测技术，以提高风电场运行效率及电网调度的有效性。
本项研究提出了一种基于BiTCN-LSTM（双向时序卷积神经网络与长短期记忆网络结合）的风电功率预测模型。BiTCN是一种新型深度学习架构，通过双向结构有效捕捉时间序列数据中的前向和后向依赖关系，在风速、风向等影响因素中尤为重要；LSTM则是一种特殊的循环神经网络，引入门机制解决了传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失与爆炸问题。BiTCN用于风电数据特征提取，随后由LSTM进行预测建模。
结合这两种方法的优点：BiTCN擅长从复杂时间序列中抽取关键信息；而LSTM则能更好地理解这些信息中的长期依赖关系。这种组合使得模型能够更准确地预测未来的风力发电量，并为电网调度提供可靠依据。
本研究提供的Matlab代码，不仅便于学习者直接运行和操作，也适用于相关专业的学生在课程设计、期末大作业及毕业论文等实践环节使用。该程序支持的版本包括2014, 2019a以及未来的2024a版，为不同需求的用户提供便利。
通过本研究提供的代码与案例数据集，学习者可以方便地调整参数以探索不同的预测效果，并借助详尽注释理解模型构建过程及其理论依据。该工具不仅适用于计算机专业学生，同样适合电子信息工程、数学等专业的学子使用，帮助他们掌握风电功率预测的理论知识和实践技能。
综上所述，“基于BiTCN-LSTM的风电功率预测研究附Matlab代码”为学术界及工业界的风力发电领域提供了一个实用高效的工具。它不仅有助于提高风电场运营效率与可靠性，也为未来的更多科学研究提供了坚实的基础。
5星
