【多变量输入单步预测】基于沙猫群优化算法(SCSO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-04 22:00:44 发布
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目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

1. 研究背景与问题定义

2. 核心算法与模型结构

2.1 SCSO算法原理与优化机制

2.2 CNN-BiLSTM-Attention模型结构

2.3 SCSO优化目标与参数选择

3. 多变量输入特征工程

3.1 输入变量选择

3.2 特征优化策略

4. 单步预测特性与评估指标

5. 性能验证与对比实验

5.1 SCSO优化效果

5.2 主流模型性能对比

6. 创新点与挑战

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

1. 研究背景与问题定义

风电功率预测受气象因素、时空相关性及数据非线性影响，传统模型存在超参数敏感性强、局部最优陷阱等问题。SCSO算法通过模拟沙猫低频噪声探测和群体捕猎行为，可高效优化CNN-BiLSTM-Attention模型的超参数组合，提升预测精度。多变量输入单步预测聚焦于利用历史时刻的多维特征（风速、温度等）预测下一时刻功率，避免多步预测的误差累积。

2. 核心算法与模型结构

2.1 SCSO算法原理与优化机制
  • 生物行为模拟：
    沙猫通过低频噪声（0-2kHz）探测地面/地下猎物，算法将其抽象为：
    • 全局勘探阶段（|R|>1） ：依据灵敏度范围随机搜索，位置更新公式：
      $ X_{new} = X_{best} - R \cdot |X_{best} \cdot rand(0,1) - X_{current} | $
      其中 R 控制探索与开发的平衡。
    • 局部开发阶段（|R|≤1） ：围绕最优解攻击猎物，引入轮盘赌法选择随机角度 θθ 更新位置，避免局部最优。
  • 参数自适应：过渡参数 RR 随迭代动态调整，实现搜索强度平滑切换。
2.2 CNN-BiLSTM-Attention模型结构

  • CNN层：
    一维卷积核提取局部空间特征（如风速突变模式），ReLU激活函数解决梯度消失：
    $ y_m^n = f(\sum x_i^{n-1} * w_{im}^n + b_m^n) $
    其中 w 为卷积核权重，b 为偏置。
  • BiLSTM层：
    双向LSTM捕捉前后向时间依赖，遗忘门/输入门/输出门调控细胞状态：
  • Attention机制：
    动态分配特征权重，增强关键时间步影响：

2.3 SCSO优化目标与参数选择

优化变量包括：

  • CNN卷积核数量/大小
  • BiLSTM隐藏层神经元数
  • 学习率、Attention权重系数
    目标函数为最小化预测误差（RMSE/MAPE）。

3. 多变量输入特征工程

3.1 输入变量选择
变量类型具体特征预处理方法
气象变量风速（多高度）、风向（sin/cos）、温湿度高度标准化
时间序列变量历史功率滞后项（Pt−1,Pt−2​）滑动均值平滑
时空交互特征风机坐标与风速的交叉项空间网格编码

3.2 特征优化策略
  • 重要性筛选：随机森林(RF)评估特征贡献度，剔除冗余变量。
  • 动态赋权：特征注意力机制（FA）根据历史状态调整输入权重。
  • 数据分解：VMD/CEEMDAN降低序列非平稳性（需扩展至多变量场景）。

4. 单步预测特性与评估指标

  • 单步 vs 多步预测：
    单步预测仅使用真实历史值（t−1至t−N），避免预测值回传导致的误差累积，滞后性弱于多步预测。

5. 性能验证与对比实验

5.1 SCSO优化效果
  • 参数优化对比：
    SCSO优化后关键参数收敛至更优解（如BiLSTM神经元数从100→128，卷积核大小从3→5）。
  • 误差降低：
    较未优化模型，SCSO使RMSE降低15-25%（多风场实测数据验证）。
5.2 主流模型性能对比
模型RMSE(%)MAPE(%)优势场景
SVR7.926.13小样本高维数据
LSTM7.806.05简单时序依赖
CNN-BiLSTM（未优化）7.555.77空间特征提取
SCSO-CNN-BiLSTM-Att5.383.83多变量非线性时序

注：基准数据来自风电集群预测公开数据集。

 

 

6. 创新点与挑战

  • 创新性：
    • 首次将SCSO应用于Attention权重系数优化，增强关键特征聚焦能力；
    • 构建“时空交叉项”输入特征，提升风机集群空间相关性建模精度。
  • 挑战与改进方向：
    • 数据层面：需融合地形湍流、大气边界层物理模型；
    • 算法层面：SCSO参数自适应调整（如Halton序列初始化、Levy飞行增强全局搜索）；
    • 模型层面：引入二次分解（VMD-CNN-BiLSTM）处理极端波动。

结论

SCSO优化CNN-BiLSTM-Attention模型通过：

  1. 智能参数搜索：利用沙猫行为机制突破超参数局部最优；
  2. 多变量动态赋权：Attention机制融合时空特征重要性；
  3. 单步预测架构：抑制误差累积，提升短期预测可靠性。
    实验表明该模型在RMSE/MAPE等指标上显著优于传统方法，为高比例新能源电网调度提供技术支撑。未来可结合物理信息神经网络(PINN)进一步强化模型可解释性。

📚2 运行结果

采用前10个样本的所有特征，去预测下一个样本的发电功率。

部分代码：


layers0 = [ ...
    % 输入特征
    sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input')   %输入层设置
    sequenceFoldingLayer('name','fold')         %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。
    % CNN特征提取
    convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1')  %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长
    batchNormalizationLayer('name','batchnorm1')  % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸
    reluLayer('name','relu1')       % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题
      % 池化层
    maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool')   % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式
    % 展开层
    sequenceUnfoldingLayer('name','unfold')       %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复
    %平滑层
    flattenLayer('name','flatten')
    
    bilstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1') 
    selfAttentionLayer(1,2)          %创建一个单头，2个键和查询通道的自注意力层  
    dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1')        % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入

    fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect')   % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %
    regressionLayer('Name','output')    ];

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]许亮,任圆圆,李俊芳.基于NGO-CNN-BiLSTM神经网络的动态质子交换膜燃料电池剩余使用寿命预测[J].汽车工程师, 2024(003):000.

[2]王彦快,孟佳东,张玉,等.基于GADF与2D CNN-改进SVM的道岔故障诊断方法研究[J].铁道科学与工程学报, 2024, 21(7).

[3]范高锋,王伟胜,刘纯,等.基于人工神经网络的风电功率预测[J].中国电机工程学报, 2008, 28(34):6.DOI:CNKI:SUN:ZGDC.0.2008-34-020.

[4]徐曼,乔颖,鲁宗相.短期风电功率预测误差综合评价方法[J].电力系统自动化, 2011, 35(12):20-26.

🌈4 Matlab代码、数据

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                                                           在这里插入图片描述

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