【预定SCI2区】基于非洲秃鹫优化算法AVOA-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: 风电预测对于提高电力系统运行的稳定性和可靠性至关重要。然而，风电具有高度的间歇性和波动性，准确预测其输出功率极具挑战性。本文提出了一种基于非洲秃鹫优化算法(AVOA)、双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制的混合风电预测模型，即AVOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用AVOA算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，以提高预测精度和泛化能力。通过对某风电场的实测数据进行实验验证，结果表明，与传统的预测模型相比，本文提出的AVOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更稳定的性能，为提高风电预测的准确性提供了一种有效的方法。

关键词: 风电预测; 非洲秃鹫优化算法(AVOA); 双向时间卷积网络(BiTCN); 双向门控循环单元(BiGRU); 注意力机制; SCI2区

1. 引言

随着全球能源结构的调整和对清洁能源需求的日益增长，风电作为一种重要的可再生能源，在全球能源供应体系中占据着越来越重要的地位。然而，风电的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。准确预测风电输出功率是提高电力系统调度效率、保障电力供应安全、降低弃风率的关键环节。

现有的风电预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和人工智能模型法。物理模型法依赖于复杂的物理过程和气象数据，计算量大，精度受限于模型的假设条件。统计模型法如ARIMA模型等，简单易行，但对于非线性、非平稳的风电数据预测效果有限。近年来，人工智能模型，特别是深度学习模型，在风电预测领域展现出巨大的潜力。深度学习模型具有强大的非线性拟合能力和特征提取能力，能够有效捕捉风电数据的复杂特征，提高预测精度。

然而，传统的深度学习模型如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)也存在一些不足。RNN容易出现梯度消失或爆炸的问题，影响模型的训练效果；CNN只能提取局部特征，难以捕捉风电数据中长期依赖关系。为了克服这些不足，本文提出了一种基于AVOA算法优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型，该模型结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用AVOA算法优化模型参数，以提高预测精度和泛化能力。

2. 相关工作

近年来，许多学者致力于研究提高风电预测精度的深度学习模型。文献[1]提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的风电预测模型，取得了一定的效果。文献[2]结合了卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)，提高了模型的预测精度。文献[3]利用注意力机制提高了模型对关键特征的关注度，改善了预测结果。然而，这些模型大多缺乏对模型参数的有效优化，或者忽略了风电数据中时间序列的特性和长期依赖关系。

与现有研究相比，本文提出的AVOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有以下几个方面的创新：

• 引入AVOA算法: 利用AVOA算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数进行优化，有效避免了传统梯度下降算法容易陷入局部最优解的问题，提高了模型的全局搜索能力。AVOA算法模拟了非洲秃鹫的觅食行为，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。

• 结合BiTCN和BiGRU: BiTCN能够有效提取风电数据中的局部特征，BiGRU能够捕捉长期依赖关系，两者结合能够更全面地捕捉风电数据的时空特征。

• 融入注意力机制: 注意力机制能够突出关键特征的影响，提高模型对重要信息的关注度，从而提升预测精度。

3. 模型结构与方法

本文提出的AVOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要由四个部分组成：数据预处理、BiTCN-BiGRU-Attention模型、AVOA算法优化和预测结果输出。

(1) 数据预处理: 对原始风电数据进行清洗、归一化等预处理操作，去除噪声数据，提高数据质量。

(2) BiTCN-BiGRU-Attention模型: 该模型首先利用BiTCN提取风电数据的局部特征，然后将提取的特征输入到BiGRU中，捕捉数据中的长期依赖关系。最后，利用注意力机制对BiGRU的输出进行加权，突出关键特征的影响。

(3) AVOA算法优化: 利用AVOA算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型中的参数，包括BiTCN和BiGRU的网络结构参数以及注意力机制的参数。AVOA算法通过模拟非洲秃鹫的觅食行为，迭代搜索最优参数组合，提高模型的预测精度。

(4) 预测结果输出: 模型训练完成后，利用训练好的模型对未来的风电功率进行预测，并对预测结果进行反归一化处理，得到实际的功率值。

4. 实验结果与分析

本文选取某风电场的实测数据进行实验验证，将AVOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他几种常见的风电预测模型进行比较，包括LSTM、CNN-LSTM、GRU等。实验结果表明，AVOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE等指标上均取得了最佳的预测效果，证明了该模型的有效性。 具体实验数据和图表将在论文中详细展示。

5. 结论与未来工作

本文提出了一种基于AVOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，并通过实验验证了该模型的有效性。该模型结合了AVOA算法、BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，能够有效提高风电预测的精度和稳定性。

未来的工作将主要集中在以下几个方面：

• 探讨不同参数设置对模型性能的影响，进一步优化模型结构。

• 将该模型应用于不同类型和规模的风电场，验证其泛化能力。

• 考虑将其他先进的优化算法与BiTCN-BiGRU-Attention模型结合，进一步提高预测精度。

• 研究如何将气象数据等外部信息融入到模型中，提升预测的准确性和可靠性。

📣 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

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🌈电力系统方面

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🌈 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

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🌈 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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