【预定SCI2区】基于白鹭群优化算法ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，求助可私信。

🔥 内容介绍

摘要: 风电预测的准确性对于现代电力系统的稳定运行至关重要。然而，风速的随机性和间歇性使得准确预测风电功率成为一项极具挑战性的任务。本文提出了一种基于白鹭群优化算法(ESOA)、双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的混合风电预测模型，即ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用ESOA算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，以提高模型的预测精度和泛化能力。通过在真实风电数据上的实验验证，结果表明，ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型相比于其他先进的风电预测模型具有更优的预测性能，为提高风电预测的精度和可靠性提供了新的途径。

关键词: 风电预测；白鹭群优化算法(ESOA)；双向时间卷积网络(BiTCN)；双向门控循环单元(BiGRU)；注意力机制；预测精度

1 引言

随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁能源已成为电力系统的重要组成部分。然而，风能具有显著的间歇性和随机性，其功率输出难以准确预测，这给电力系统的稳定运行和调度带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测对于电力系统规划、调度和运行至关重要，可以有效提高电力系统的稳定性、可靠性和经济性，降低弃风率，并促进风电的规模化发展。

近年来，许多研究者致力于开发高精度的风电预测模型。传统的预测方法，例如ARIMA模型、支持向量机(SVM)等，在处理非线性、非平稳时间序列数据方面存在局限性。而深度学习技术的兴起为风电预测提供了新的思路。循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在处理时间序列数据方面具有显著优势，已成功应用于风电预测中。

然而，现有的基于深度学习的风电预测模型也存在一些不足。例如，LSTM模型容易出现梯度消失问题，影响其对长期依赖关系的捕捉能力；CNN模型则难以有效捕捉时间序列数据的长期依赖性。为了克服这些不足，本文提出了一种基于ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention的混合风电预测模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用ESOA算法优化模型参数，以提高模型的预测精度和泛化能力。

2 模型构建

本文提出的ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要由四个部分组成：数据预处理、BiTCN-BiGRU-Attention模型、ESOA算法以及模型评价指标。

2.1 数据预处理

数据预处理是提高模型预测精度关键的一步。本文采用标准化的方法对风电功率数据进行预处理，将数据转化到0-1之间，消除量纲的影响，提高模型的训练效率。此外，还对数据进行缺失值处理和异常值处理。

2.2 BiTCN-BiGRU-Attention模型

BiTCN-BiGRU-Attention模型的核心是将BiTCN、BiGRU和Attention机制进行有效融合。BiTCN能够有效提取时间序列数据中的局部特征，BiGRU则能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，而Attention机制则能够突出重要的特征信息。具体来说，BiTCN首先提取风电功率时间序列数据的局部特征，然后将提取到的特征输入到BiGRU中，BiGRU进一步学习时间序列数据的长期依赖关系。最后，Attention机制对BiGRU的输出进行加权，突出对预测结果贡献较大的特征信息。

2.3 白鹭群优化算法(ESOA)

ESOA是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于白鹭觅食的行为。ESOA算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，非常适合用于优化深度学习模型的参数。本文利用ESOA算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的权重和偏置，以提高模型的预测精度和泛化能力。

2.4 模型评价指标

本文采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为模型评价指标，评估模型的预测精度。RMSE、MAE和MAPE越小，表示模型的预测精度越高。

3 实验结果与分析

本文利用真实风电数据对ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型进行实验验证，并将其与其他先进的风电预测模型进行比较，包括LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM等模型。实验结果表明，ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE三个指标上均取得了最佳的预测效果，证明了该模型的有效性和优越性。 具体实验数据和图表将在论文中详细呈现。 此外，本文还分析了不同参数设置对模型预测性能的影响，并探讨了模型的鲁棒性和泛化能力。

4 结论与未来研究方向

本文提出了一种基于ESOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，并通过实验验证了其有效性和优越性。该模型结合了多种深度学习技术和优化算法的优势，能够有效提高风电预测的精度和可靠性。 未来研究方向包括：探索更有效的特征提取方法，例如结合气象数据进行预测；研究更先进的优化算法，以进一步提高模型的预测精度；以及将该模型应用于实际电力系统调度中，进一步验证其实用价值。 此外，研究模型在不同风力发电场和不同气候条件下的适用性也是未来研究的重要方向。

📣 部分代码

end

% 训练集和测试集划分

outdim = 1;                                  % 最后一列为输出

num_size = 0.9;                              % 训练集占数据集比例

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

N = size(P_test, 2);

%  数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1)

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🎁  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇