，以进一步探究模型性能边界并提升预测鲁棒性，重点关注数据预处理流程、模型网络结构设计、超参数调优及训练收敛过程，通过Matlab平台完成模型构建、训练与仿真验证，; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行动手实践，该模型融合卷积神经网络（CNN）以提取输入变量中的局部时空特征，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能算法应用等相关领域的科研人员、工程技术人员及高校研究生，增强模型对重要时刻的敏感度，结合双向门控循环单元（BiGRU）充分捕捉时间序列前后向的长期依赖关系，有效提升了风电功率预测性能， 内容概要：本文研究了基于CNN-BiGRU-Attention混合神经网络模型的风电功率预测方法，; 使用场景及目标：①应用于风电场实际运行中的短期功率预测，帮助深入理解CNN、BiGRU与Attention机制的协同建模范式与实现细节，研究采用多变量输入进行单步预测，旨在提升风力发电功率预测的准确性，提高电网调度的安全性与可再生能源消纳效率；②为深度学习模型在复杂时序预测任务中的设计与优化提供实践范例，全面反映环境变量对风电输出的影响，; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习理论基础，鼓励尝试替换输入变量组合、调整网络层数或优化注意力结构，综合纳入风速、风向、温度等多种气象因素作为模型输入，并引入注意力机制（Attention）动态加权关键时间步的特征信息，推动AI技术在能源系统智能化中的深度融合；③支持学术研究复现、课程项目设计与教学演示，实验结果表明该混合模型在预测精度与稳定性方面优于传统单一模型，。
熟悉Matlab编程环境。