【预定SCI2区】基于布谷鸟优化算法CS-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: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了巨大挑战。精确的风电功率预测对于电力系统调度和运行至关重要。本文提出了一种基于布谷鸟优化算法(CS)优化的双向时间卷积网络(BiTCN)和双向门控循环单元网络(BiGRU)结合注意力机制(Attention)的风电功率预测模型，即CS-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分利用了BiTCN在捕捉时间序列局部特征方面的优势，以及BiGRU在捕捉长期依赖关系方面的能力，并通过注意力机制增强了模型对关键时间步长的关注，最终由CS算法优化模型超参数，提升预测精度。通过对某风电场实测数据的实验验证，结果表明该模型较传统方法具有更高的预测精度和稳定性，为提高风电功率预测的准确性提供了一种新的有效方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。

关键词: 风电功率预测；布谷鸟优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制

1. 引言

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风电作为一种重要的可再生能源，其装机容量持续扩大。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，这给电力系统的稳定运行带来了严峻挑战。准确预测风电功率输出对于电力系统的安全稳定运行、提高电网的调度效率、减少弃风率以及优化能源配置至关重要。

传统的风电功率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。物理模型法依赖于对风力资源和风力机组的详细物理特性建模，但其精度受限于模型的复杂性和参数的准确性。统计模型法，如ARIMA模型，相对简单，但其对非线性时间序列的建模能力较弱。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的风电功率预测方法逐渐成为研究热点，并取得了显著的成果。例如，支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)以及其他深度学习模型，如循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，已被广泛应用于风电功率预测中。

然而，现有的深度学习模型也存在一些不足。例如，传统的RNN模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，影响预测精度。而一些深度学习模型对超参数的选择较为敏感，需要大量的计算资源进行调优。因此，探索更高效、更准确的风电功率预测模型具有重要的研究意义。

本文提出了一种基于布谷鸟优化算法(CS)优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型，该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用CS算法对模型超参数进行优化，以提高风电功率预测的精度和稳定性。

2. 预测模型构建

2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)

时间卷积网络(TCN)能够有效地捕捉时间序列中的局部特征。BiTCN在TCN的基础上，通过结合正向和反向卷积操作，能够同时捕捉时间序列中的过去和未来信息，从而更好地理解时间序列的上下文信息，提高预测精度。

2.2 双向门控循环单元网络(BiGRU)

GRU是一种改进的RNN模型，能够有效地解决RNN模型中的梯度消失问题。BiGRU通过结合正向和反向GRU，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，从而更好地预测未来趋势。

2.3 注意力机制(Attention)

注意力机制能够引导模型关注时间序列中对预测结果贡献较大的部分，从而提高预测精度。本文采用了一种基于自注意力的机制，使得模型能够学习不同时间步长之间的关系，并根据这些关系调整对不同时间步长的权重。

2.4 布谷鸟优化算法(CS)

CS算法是一种基于布谷鸟巢寄生行为的元启发式优化算法，其具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。本文采用CS算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型的超参数进行优化，包括卷积核大小、卷积层数、GRU单元数等。

2.5 CS-BiTCN-BiGRU-Attention模型结构

本模型首先利用BiTCN提取时间序列的局部特征，然后将提取的特征输入到BiGRU中，捕捉时间序列的长期依赖关系。在此基础上，采用注意力机制对BiGRU的输出进行加权，增强模型对关键时间步长的关注。最后，利用全连接层进行预测。CS算法用于优化整个模型的超参数，以获得最佳预测性能。模型的整体结构如图1所示。(此处应插入模型结构图)

3. 实验结果与分析

本文选取某风电场实测数据进行实验验证。数据预处理包括数据清洗、数据归一化等。将数据集分为训练集、验证集和测试集。实验结果通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方值进行评估。

将CS-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他几种常用的风电功率预测模型进行对比，包括：ARIMA模型、LSTM模型、BiLSTM模型以及未经CS算法优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型。

实验结果表明，CS-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和R方值方面均优于其他对比模型，证明了该模型在风电功率预测中的有效性。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于CS算法优化的BiTCN-BiGRU-Attention风电功率预测模型。该模型充分结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用CS算法对模型超参数进行优化，有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。实验结果验证了该模型的优越性。

未来的研究工作可以从以下几个方面展开：

• 探索更先进的注意力机制，以更好地捕捉时间序列中的关键信息。

• 研究模型的鲁棒性，使其能够适应不同类型的风电场和不同的气候条件。

• 结合其他数据源，例如天气预报数据，进一步提高预测精度。

• 研究模型的实时性，使其能够满足电力系统实时调度的需求。

📣 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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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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