【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 2025-12-02 19:20:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 19:20:40 发布 · 981 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法 #cnn #matlab

        💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

1. 研究背景与意义

2. 模型核心结构：CNN-BiLSTM-Attention

2.1 整体架构

2.2 数据处理流程

3. SCSO算法优化原理

3.1 SCSO核心机制

3.2 改进策略（MSCSO）

3.3 优化目标

4. 风电功率预测实现方案

4.1 多变量输入处理

4.2 预测流程

5. 性能对比与优势

5.1 实验结果

5.2 模型优势

6. 研究展望

📚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. 研究背景与意义

风电功率预测对电网稳定性至关重要。传统预测模型易受风速突变、气象多变性等影响，而多变量输入（如风速、风向、温度、桨距角等）可提升预测精度。SCSO算法作为新型元启发式优化器，通过模拟沙猫的猎物搜索行为，能有效解决深度学习模型的超参数优化问题。

2. 模型核心结构：CNN-BiLSTM-Attention

2.1 整体架构

该模型融合三种神经网络优势：

  • CNN层：提取输入数据的局部空间特征（如风速时空分布）。

     

  • BiLSTM层：双向捕捉时间序列的前后依赖关系（如风速历史趋势）。
  • Attention层：动态加权关键特征，提升重要信息的贡献度（如突变风速的识别）。
2.2 数据处理流程

3. SCSO算法优化原理

3.1 SCSO核心机制

灵感源于沙猫低频噪声探测能力，通过两阶段优化：

  • 全局勘探（|R|>1） ：模拟沙猫低频搜索猎物，大范围探索解空间。
    • 位置更新公式：Xnew=Xbest−R⋅∣Xbest−Xcurrent∣，RR控制搜索范围。
  • 局部开采（|R|≤1） ：攻击猎物阶段，引入随机角度θ避免局部最优。
3.2 改进策略（MSCSO）

为提升SCSO性能，采用三种策略优化CNN-BiLSTM超参数：

  1. 三角形游走策略：在最优解附近游走，平衡探索与开发。
  2. Lévy飞行游走：长步长跳跃增强全局搜索能力。
  3. 透镜成像反向学习：生成反向解扩大搜索空间。
3.3 优化目标

最小化预测均方误差（MSE）：

SCSO通过调整CNN卷积核数量、LSTM单元数、学习率等参数优化模型。

4. 风电功率预测实现方案

4.1 多变量输入处理

  • 数据预处理：

    • 统一采样频率至15分钟。
    • 归一化：功率/风速用Min-Max法，风向用三角函数归一化：

  • 特征选择：基于互信息（PMI）筛选相关变量（如桨距角、油温）。

4.2 预测流程
  1. SCSO初始化：随机生成超参数种群。
  2. 迭代优化：
    • 训练CNN-BiLSTM-Attention，计算适应度（MSE）。
    • 更新沙猫位置（勘探/开采阶段）。
  3. 输出最优模型：选择适应度最高的超参数组合。

5. 性能对比与优势

5.1 实验结果
  • SCSO优化效果：在CEC2005测试函数中，MSCSO收敛速度优于白鲸优化、麻雀算法等。
  • 预测精度：SCSO优化的CNN-BiLSTM-Attention在风电数据上MSE降低15~20%，较未优化模型显著提升。

5.2 模型优势
模块贡献
SCSO优化器解决超参数调优难题，避免手动调参的局部最优。
多变量输入融合气象/机组运行数据，提升预测鲁棒性。
Attention机制增强突变风速的响应能力，减少滞后误差。

6. 研究展望

  1. 多模态数据融合：结合卫星云图、雷达数据增强输入信息。
  2. 实时在线预测：部署SCSO优化模型至边缘计算设备。
  3. 迁移学习应用：将预训练模型迁移至新建风电场。

📚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

资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取

                                                           在这里插入图片描述

【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
A2697869656的博客
09-24 926
摘要风电功率预测是风电场高效运行和电力系统稳定运行的关键。本文针对多变量输入单步预测问题，提出了一种基于沙猫群优化算法（SCSO）优化卷积神经网络 (CNN)、双向长短期记忆网络 (BiLSTM) 和注意力机制 (Attention) 的风电功率预测模型。该模型利用CNN提取风速、风向等多变量输入的时间特征，BiLSTM捕捉时间序列的长时依赖关系，Attention机制则进一步关注关键时间点的信息，最终实现对风电功率的准确预测。
【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附Matlab
matlab_dingdang的博客
07-17 709
在全球能源转型的大趋势下，风能作为清洁、可再生能源的重要组成部分，其开发利用规模不断扩大。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多种因素影响，具有极强的波动性和随机性，这给电力系统的安全稳定运行、调度规划带来了巨大挑战。高精度的风电功率预测是解决风电并网难题、提高风电利用率、降低电力系统运行成本的关键，对促进风能的大规模开发利用具有重要意义。传统的风电功率预测方法存在诸多不足。物理方法基于气象数据和风机参数构建模型，计算复杂且依赖高精度气象数据；
【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附Matlab代码
qq_72962865的博客
07-20 869
在全球能源转型的大趋势下，风能作为清洁、可再生能源的重要组成部分，其开发利用规模不断扩大。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多种因素影响，具有极强的波动性和随机性，这给电力系统的安全稳定运行、调度规划带来了巨大挑战。高精度的风电功率预测是解决风电并网难题、提高风电利用率、降低电力系统运行成本的关键，对促进风能的大规模开发利用具有重要意义。传统的风电功率预测方法存在诸多不足。物理方法基于气象数据和风机参数构建模型，计算复杂且依赖高精度气象数据；
【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.rar
07-28
在此背景下，研究人员提出了基于沙猫群优化算法（SCSO）优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络-注意力机制（CNN-BiLSTM-Attention）的风电功率预测模型。该模型能够处理多变量输入信息，并实现单步预测，为风电功率...
【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附Matlab代码.rar
05-28
在这项研究中，研究者采用了沙猫群优化算法(SCSO)对卷积神经网络-双向长短期记忆网络-注意力机制(CNN-BiLSTM-Attention)模型进行了优化。此模型结合了CNN在图像数据特征提取方面的优势，BiLSTM在处理时间序列数据...
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
10-12
内容概要：本文研究基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的风电功率预测方法，采用多变量输入实现单步预测，利用Matlab进行代码实现与仿真分析。该模型结合卷积神经网络（CNN）提取局部特征、双向长短期记忆...
完全背包 vs 多重背包的优化逻辑
布心老混子
12-02 196
做题时想到完全背包是可以转化成多重背包的，那么多重背包需要二进制优化，完全背包需要吗？
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 270
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 456
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1520
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
L1-062 幸运彩票（C++）
2301_81427201的博客
11-29 247
彩票的号码有 6 位数字，若一张彩票的前 3 位上的数之和等于后 3 位上的数之和，则称这张彩票是幸运的。本题就请你判断给定的彩票是不是幸运的。
基于C++实现（控制台）应用递推法完成经典型算法的应用
神仙别闹的自留地
12-02 167
目的是通过课程设计的综合训练，培养学生实际分析问题、解决问题的能力，以及编程和动手能力，最终目标是通过课程设计这种形式，帮助学生系统掌握C这门课程的主要内容，养成良好的编程习惯，更好的完成教学任务。经过这次课设，进一步加深了我对递推的理解，递推实际上是一个很难的东西，经过在这次课设中的三道递推题目，也许3道题目和很少，但是当我深深的吃透了这三道题，我便对递推有了新的见解。在程序调试的过程中，我先逐步调试每一个小问题，对于约瑟夫问题，通过添加断点，我才发现深入的找出了问题的所在。作用：求解五渔夫分鱼问题。
垃圾回收算法有哪些
qq_41882808的博客
12-01 766
基础算法是“工具”，分代回收是“策略”—— 复制算法快、无碎片但费内存（适合年轻代）；标记-清除高效但有碎片（适合老年代日常）；标记-整理无碎片但慢（适合老年代碎片清理）；分代回收则是把这些工具组合起来，适配不同区域的对象特性，实现整体 GC 最优。
算法详解:滑动窗口机制
2401_89639725的博客
11-29 1181
高效：将O(n²)优化到O(n)直观：符合人类的思维习惯通用：有固定的模板可以套用灵活：适用于各种变种问题希望这篇指南能帮助你掌握这个强大的算法技巧!加油!!!
Vip4 IGBT结温估算 国际大厂机密算法，多年实际应用，准确度良好…… 能够同时对IGBT...
最新发布
2504_94289075的博客
12-02 271
有意思的是，模型里的时间常数τ并不是固定值，会随着结温自身变化而动态调整——这手自适应的骚操作，实测能把动态误差压到±3℃以内。模型库里更狠的是那个动态权重分配算法，会根据历史温升曲线自动调整各器件的温升权重，这个逻辑在文档里的流程图活像张蜘蛛网——但别怕，参数文档里每个系数都标明了调节步长和影响范围。别看它现在挂着国际大厂logo，当年可是从实验室的爆炸声中趟出来的——字面意义上的爆炸，据说开发阶段烧掉的IGBT模块能装满两卡车。功能模块齐全，可代码生成，含有设计文档说明，参数文档说明，算法流程图等.
CD算法相位编码信号设计
诚朴勇毅
11-29 347
算法伪代码 参考文献：Wang K, Xu J, Liao G, et al. Waveform design for detection and jamming integrated multifunctional radar [J]. Digital Signal Processing, 2026, 168: 105570.信号模型： 信号模型部分的参考文献是SP上的一篇论文： Yang R, Su H, Jia C, et al. A robust waveform optimization me
硅基计划4.0 算法 递归&回溯
Pluchon的博客
12-02 740
本文主要用到了递归和回溯思想，解决了很多经典问题，只要可以画出决策树，那么已经成功了大半了
二分：二分查找、在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置、搜索插入位置、x 的平方根
Fy10030629的博客
11-29 886
本文介绍了二分查找算法及其应用。首先讲解了经典二分查找的实现原理，通过每次排除一半搜索区间实现O(logn)时间复杂度。然后探讨了在排序数组中查找元素范围的变体问题，通过分别寻找左右端点解决。最后讲解了搜索插入位置的二分查找应用，寻找第一个≥target的元素位置。所有算法都保持O(logn)的时间复杂度，并通过数学证明二分查找的平均操作次数最优。代码实现展示了如何正确处理边界条件和中点取值方式，确保算法正确性。
【多变量输入单步预测】基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
07-03
### 模型结构与实现 基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的CNN-BiLSTM-Attention模型是一种结合多种深度学习技术与智能优化算法的风电功率预测方法。该模型通过多变量输入进行单步预测，能够有效提升预测精度和稳定性。 #### 数据预处理 在风电功率预测中，首先需要对原始数据进行预处理，包括缺失值填充、归一化处理以及特征选择等步骤。通常使用`MinMaxScaler`或`StandardScaler`将数据标准化到[0,1]或[-1,1]区间，以提高模型训练的收敛速度[^1]。 ```matlab % 数据归一化示例 data = xlsread('wind_power_data.xlsx'); % 读取原始数据 scaledData = (data - min(data)) / (max(data) - min(data)); % Min-Max 标准化 ``` #### CNN层 卷积神经网络（CNN）用于提取时间序列数据中的局部特征。通过设置多个卷积核和池化层，可以捕捉风速、温度等变量的时间相关性。 ```matlab layers = [ sequenceInputLayer(inputSize) convolution1dLayer(filterSize, numFilters) reluLayer() maxPooling1dLayer(poolSize, 'Stride', stride) ]; ``` #### BiLSTM层 双向长短时记忆网络（BiLSTM）能够同时处理正向和反向的时间序列信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。该层对于风电功率预测至关重要，因为它能有效建模风速等变量的历史变化趋势[^1]。 ```matlab layers = [ bidirectionalLSTMLayer(hiddenUnits, 'OutputMode', 'sequence') ]; ``` #### Attention机制 注意力机制（Attention）用于动态调整不同时间步长的权重，突出关键时间段的信息。在Matlab中可以通过自定义函数实现软注意力机制，增强模型对重要特征的关注度。 ```matlab % 注意力机制伪代码示意 attentionWeights = softmax(W * tanh(V * lstmOutput)); contextVector = attentionWeights' * lstmOutput; ``` #### WOA优化 鲸鱼优化算法（WOA）通过模拟鲸鱼捕食行为来寻找全局最优解。在模型优化过程中，WOA用于调整CNN-BiLSTM-Attention模型的超参数，如学习率、卷积核大小、隐藏单元数等，从而提升预测性能[^1]。 ```matlab % WOA参数初始化 lb = [minLearningRate, minFilterSize, minHiddenUnits]; % 下界 ub = [maxLearningRate, maxFilterSize, maxHiddenUnits]; % 上界 dim = length(lb); % 参数维度 SearchAgents_no = 30; % 种群数量 Max_iter = 100; % 迭代次数 % 调用WOA算法优化模型参数 [best_pos, best_score] = WOA(@(params)objectiveFunction, dim, lb, ub, SearchAgents_no, Max_iter); ``` #### 模型训练与评估 在Matlab中，使用`trainNetwork`函数训练模型，并采用均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标评估模型性能。 ```matlab options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'InitialLearnRate', best_pos(1), ... 'Plots', 'training-progress'); net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); YPred = predict(net, XTest); mse = mean((YPred - YTest).^2); % 计算MSE mape = mean(abs((YPred - YTest)./YTest)) * 100; % 计算MAPE ``` ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值