基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-18 17:00:31 发布

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、研究背景与意义

二、研究方法

1. 模型组成

2. 研究步骤

三、研究成果与应用前景

四、结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

一、风电功率预测的技术难点

风电功率预测面临的核心挑战源于风能的强随机性、间歇性和非线性特性：

数据复杂性
- 风速、风向、温度等多源气象数据具有非平稳性，且数值天气预报（NWP）更新频率低（1-3小时），难以满足超短期预测需求。
- 地形复杂性（如低纬度高海拔区域）加剧风速波动，历史功率数据呈现无规律波动（图1，）。
模型泛化能力不足
- 传统统计方法（ARIMA）和物理模型（CFD）难以捕捉复杂时序特征。
- 功率特性曲线误差会放大预测偏差。
预测形式多样性需求
需支持点预测、区间预测、概率预测等多种形式。

引用依据：
：风电功率日曲线显示相邻时段波动剧烈且无规律（图1）。
：NWP数据更新延迟导致超短期预测精度下降。
：复杂地形下风速变化更无规律。

二、北方苍鹰算法（NGO）的原理与改进

1. 算法基本思想

NGO模拟北方苍鹰的三阶段捕食行为：

猎物识别（全局搜索） ：随机选择初始猎物位置，探索解空间。
数学表达：

追逐（局部开发） ：调整飞行速度和方向逼近最优解。
逃生（随机扰动） ：引入Levy飞行避免局部最优。

2. 算法改进策略

针对NGO易陷入局部最优、收敛精度低的问题，常用改进方法包括：

自适应惯性权重：动态调整搜索步长：

Levy飞行策略：扩大搜索范围：

混沌映射初始化：提升初始解质量。

引用依据：
：引入自适应权重和Levy飞行改进NGO。
：多策略协同优化（最优个体引领+小孔成像）提升收敛速度。

三、CNN-BiGRU-Attention模型解析

1. 模型结构

层级	功能	关键参数
输入层	接收多维度数据（风速、功率、温度等）	输入维度：6-8
CNN层	卷积核提取空间特征	卷积核数：64，大小：1×1
BiGRU层	双向捕捉时序依赖	神经元数：20-64
Attention层	加权重要特征	权重计算：α=softmax(hTW)α=softmax(hTW)
输出层	全连接层预测功率	激活函数：Sigmoid

2. 需优化的超参数

结构参数：卷积核数量、BiGRU神经元数、Attention权重维度。
训练参数：学习率（常设0.001）、迭代次数（10-20）、Batch Size（32）、Dropout率（0.2-0.3）。

引用依据：
：CNN层卷积核数=64，GRU单元数=64。
：Attention层通过权重α突出关键特征。

四、NGO优化CNN-BiGRU-Attention的实现方案

1. 优化目标

参数优化：自动搜索CNN卷积核数、BiGRU层神经元数、学习率等超参数。
结构优化：调整网络深度（CNN层数）和注意力机制维度。

2. 优化流程

初始化：
- 使用混沌映射生成NGO初始种群。
适应度评估：
- 以测试集RMSE为适应度函数：

位置更新：
- 按NGO三阶段更新超参数组合。
输出最优解：
- 获得使RMSE最小的超参数组合。

3. 改进效果（案例佐证）

NGO-SVM：在灌溉工程成本预测中误差<4.2%。
NGO-DBN：提升多特征分类准确率，避免梯度消失。
INGO-HKELM：光伏故障诊断准确率提高。

引用依据：
：NGO优化SVM参数使预测误差<4.2%。
：NGO解决DBN训练中的局部最优问题。

五、实验设计与评估

1. 数据集要求

数据类型：历史功率数据、NWP气象数据（风速/风向/温度）、风机参数。
预处理：归一化至[-1,1]，15分钟采样频率。

2. 评估指标

指标	公式	作用
RMSE		衡量离散程度
相关系数R		检验预测趋势一致性

3. 对比实验设计

基准模型对比：
- CNN-BiGRU-Attention vs. GRU、BiGRU、物理模型。
优化算法对比：
- NGO vs. PSO、GWO、WOA。
场景验证：
- 复杂地形风电场、风电爬坡事件。

引用依据：
：宁夏风电场数据采样间隔15分钟。
：爬坡事件预测是电网安全的核心挑战。

六、创新性与挑战

1. 创新点

多模态优化：NGO同时优化CNN（空间特征）和BiGRU（时序特征）的超参数。
动态平衡机制：自适应权重协调全局搜索与局部开发。

2. 待解决问题

计算效率：NGO迭代优化耗时较长。
可解释性：深度学习黑箱特性难解释决策逻辑。
数据依赖性：NWP精度限制预测上限。

引用依据：
：NGO-DBN的计算复杂度较高。
：中国NWP气象信息准确性不足。

结论

北方苍鹰算法通过模拟苍鹰捕食的智能行为（全局搜索→局部开发→随机扰动），有效解决了CNN-BiGRU-Attention模型超参数优化问题。其在风电功率预测中的应用，可显著提升对非线性、非平稳时序数据的建模能力，尤其适用于复杂地形下的超短期预测场景。未来需进一步探索轻量化NGO、多算法融合（如结合强化学习，）以及可解释性机制，以推动工程落地。

📚2 运行结果

部分代码：

% 指标计算
disp('…………训练集误差指标…………')
[mae1,rmse1,mape1,error1]=calc_error(T_train1,T_sim1);
fprintf('\n')

figure('Position',[200,300,600,200])
plot(T_train1);
hold on
plot(T_sim1)
legend('真实值','预测值')
title('CNN-BiGRU-ATTENTION训练集预测效果对比')
xlabel('样本点')
ylabel('发电功率')

disp('…………测试集误差指标…………')
[mae2,rmse2,mape2,error2]=calc_error(T_test2,T_sim2);
fprintf('\n')

figure('Position',[200,300,600,200])
plot(T_test2);
hold on
plot(T_sim2)
legend('真实值','预测值')
title('CNN-BiGRU-ATTENTION预测集预测效果对比')
xlabel('样本点')
ylabel('发电功率')

figure('Position',[200,300,600,200])
plot(T_sim2-T_test2)
title('CNN-BiGRU-ATTENTION误差曲线图')
xlabel('样本点')
ylabel('发电功率')

%% 优化CNN-BiGRU-Attention

disp(' ')
disp('优化CNN_BiLSTM_attention神经网络：')

%% 初始化参数
popsize=10; %初始种群规模
maxgen=8; %最大进化代数
fobj = @(x)objectiveFunction(x,numFeatures,outdim,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
% 优化参数设置
lb = [0.001 10 2 2]; %参数的下限。分别是学习率，biGRU的神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核大小
ub = [0.01 50 50 10]; %参数的上限
dim = length(lb);%数量

% 可选：'DBO','GWO','OOA','PSO','SABO','SCSO','SSA','BWO','RIME','WOA','HHO','NGO';

[Best_score,Best_pos,curve]=NGO(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fobj); %修改这里的函数名字即可
setdemorandstream(pi);

%% 绘制进化曲线
figure
plot(curve,'r-','linewidth',2)
xlabel('进化代数')
ylabel('均方误差')
legend('最佳适应度')
title('进化曲线')

%% 把最佳参数Best_pos回带
[~,optimize_T_sim] = objectiveFunction(Best_pos,numFeatures,outdim,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
setdemorandstream(pi);

%% 比较算法预测值
str={'真实值','CNN-BiGRU-Attention','优化后CNN-BiGRU-Attention'};
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [300 300 860 370]);
plot(T_test,'-','Color',[0.8500 0.3250 0.0980])
hold on
plot(T_sim2,'-.','Color',[0.4940 0.1840 0.5560])
hold on
plot(optimize_T_sim,'-','Color',[0.4660 0.6740 0.1880])
legend(str)
set (gca,"FontSize",12,'LineWidth',1.2)
box off
legend Box off

%% 比较算法误差
test_y = T_test;
Test_all = [];

y_test_predict = T_sim2;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

y_test_predict = optimize_T_sim;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

str={'真实值','CNN-BiGRU-Attention','优化后CNN-BiGRU-Attention'};
str1=str(2:end);
str2={'MAE','MAPE','MSE','RMSE','R2'};
data_out=array2table(Test_all);
data_out.Properties.VariableNames=str2;
data_out.Properties.RowNames=str1;
disp(data_out)

%% 柱状图 MAE MAPE RMSE 柱状图适合量纲差别不大的
color= [0.66669 0.1206 0.108
0.1339 0.7882 0.8588
0.1525 0.6645 0.1290
0.8549 0.9373 0.8275
0.1551 0.2176 0.8627
0.7843 0.1412 0.1373
0.2000 0.9213 0.8176
0.5569 0.8118 0.7882
1.0000 0.5333 0.5176];
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [300 300 660 375]);
plot_data_t=Test_all(:,[1,2,4])';
b=bar(plot_data_t,0.8);
hold on

for i = 1 : size(plot_data_t,2)
x_data(:, i) = b(i).XEndPoints';
end

for i =1:size(plot_data_t,2)
b(i).FaceColor = color(i,:);
b(i).EdgeColor=[0.3353 0.3314 0.6431];
b(i).LineWidth=1.2;
end

for i = 1 : size(plot_data_t,1)-1
xilnk=(x_data(i, end)+ x_data(i+1, 1))/2;
b1=xline(xilnk,'--','LineWidth',1.2);
hold on
end

ax=gca;
legend(b,str1,'Location','best')
ax.XTickLabels ={'MAE', 'MAPE', 'RMSE'};
set(gca,"FontSize",10,"LineWidth",1)
box off
legend box off