【预定SCI2区】基于被囊群优化算法TSA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

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🔥 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，风速的波动性和非线性特性给准确预测带来了巨大挑战。本文提出了一种基于被囊群优化算法 (TSA) 优化的双向时间卷积网络 (BiTCN) 和双向门控循环单元 (BiGRU) 网络结合注意力机制 (Attention) 的新型风电预测模型，即 TSA-BiTCN-BiGRU-Attention 模型。该模型充分利用了 BiTCN 在提取时间序列局部特征方面的优势，BiGRU 在捕获长期依赖关系方面的能力，以及 Attention 机制在突出重要信息方面的作用，并通过 TSA 算法优化模型参数，以提高预测精度和稳定性。通过对实际风电功率数据的实验验证，结果表明该模型相比于其他先进的预测模型具有显著的优越性，为提高风电预测精度提供了新的思路。

关键词: 风电预测；被囊群优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；时间序列预测

1. 引言

随着全球能源结构的转型升级，风电作为一种清洁可再生能源，在电力系统中占据越来越重要的地位。然而，风电功率具有间歇性和波动性等特点，其预测精度直接影响电力系统的安全稳定运行和经济调度。因此，准确、高效的风电功率预测成为当前研究的热点问题。

传统的风电预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和机器学习方法等。物理模型法需要大量的先验知识和复杂的计算，适用性较差；统计模型法，例如 ARIMA 模型，虽然简单易用，但其预测精度有限，难以捕捉风电功率的非线性特征；而机器学习方法，尤其是深度学习方法，因其强大的学习能力和非线性拟合能力，在风电预测领域展现出巨大的潜力。

近年来，深度学习模型，例如循环神经网络 (RNN)、卷积神经网络 (CNN) 等，已被广泛应用于风电预测。然而，传统的 RNN 模型容易出现梯度消失或爆炸的问题，限制了其对长期依赖关系的建模能力；而传统的 CNN 模型主要关注局部特征提取，难以捕捉时间序列的全局信息。为了解决这些问题，本文提出了一种基于 TSA-BiTCN-BiGRU-Attention 的新型风电预测模型。该模型融合了 BiTCN、BiGRU 和 Attention 机制，并利用 TSA 算法优化模型参数，有效提升了风电预测精度。

2. 模型构建

本模型主要由三个核心模块组成：双向时间卷积网络 (BiTCN) 模块、双向门控循环单元 (BiGRU) 模块和注意力机制 (Attention) 模块。 这些模块的输出经过融合后进行最终的功率预测。

(1) 双向时间卷积网络 (BiTCN) 模块: BiTCN 模块利用双向时间卷积操作提取风电功率时间序列的局部特征。与单向卷积相比，双向卷积可以同时考虑过去和未来的信息，从而更全面地捕捉时间序列的局部模式。BiTCN 模块的输出作为 BiGRU 模块的输入。

(2) 双向门控循环单元 (BiGRU) 模块: BiGRU 模块用于捕获风电功率时间序列的长期依赖关系。BiGRU 是一种改进的 RNN 模型，它通过门控机制有效地解决了梯度消失问题，能够更好地处理长序列数据。BiGRU 模块的输出包含了时间序列的长期依赖信息。

(3) 注意力机制 (Attention) 模块: Attention 机制可以有效地突出 BiGRU 模块输出中的重要信息，并抑制不相关信息的影响。本文采用了一种基于自注意力机制的模型，它可以学习不同时间步长之间的相关性，从而更准确地预测风电功率。Attention 机块的输出是对BiGRU输出进行加权平均，从而更加关注对预测结果影响较大的时间步。

(4) 被囊群优化算法 (TSA) 参数优化: 模型参数的优化对于预测精度至关重要。本文采用被囊群优化算法 (TSA) 来优化 BiTCN、BiGRU 和 Attention 模块的参数。TSA 算法是一种新型的元启发式优化算法，它具有收敛速度快、全局搜索能力强的优点，能够有效地寻找到模型的最优参数。

3. 实验结果与分析

本文利用某风电场的实际风电功率数据进行实验验证。数据集被分为训练集、验证集和测试集。实验结果表明，TSA-BiTCN-BiGRU-Attention 模型在预测精度和稳定性方面均优于其他先进的预测模型，例如 LSTM、GRU、CNN-LSTM 等。具体的评价指标包括均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R 方值等。 通过对比分析， TSA-BiTCN-BiGRU-Attention 模型展现出了更低的 RMSE 和 MAE 值，以及更高的 R 方值，这说明该模型具有更高的预测精度。

📣 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

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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

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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

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