【预定SCI2区】基于蝠鲼觅食优化算法MRFO-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: 风电预测的准确性直接影响电网的稳定性和经济效益。本文针对风电功率预测中存在的非线性、非平稳性和长时依赖性等难题，提出一种基于蝠鲼觅食优化算法(MRFO)优化的双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(BiTCN-BiGRU-Attention)的风电预测模型，即MRFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型首先利用双向时间卷积网络(BiTCN)提取风电功率序列中的局部特征，然后结合双向门控循环单元(BiGRU)捕捉序列中的长期依赖关系，最后引入注意力机制(Attention)对不同时间步长的特征进行加权，提高模型的预测精度。为优化模型参数，本文采用蝠鲼觅食优化算法(MRFO)对BiTCN-BiGRU-Attention模型进行全局优化。通过在多个公开数据集上的实验结果表明，与其他几种先进的风电预测模型相比，MRFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力，为提高风电预测的准确性提供了新的途径。

关键词: 风电预测；蝠鲼觅食优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；深度学习

1. 引言

随着全球能源结构的调整和可持续发展战略的推进，风电作为一种清洁能源受到了广泛关注。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电网的稳定运行带来了巨大的挑战。准确预测风电功率输出对于电网调度、电力市场交易以及提高能源利用效率至关重要。传统的风电预测方法，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。近年来，深度学习技术在风电预测领域取得了显著进展，涌现出许多基于深度神经网络的预测模型，例如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等。

然而，现有的深度学习模型在处理风电功率序列的长时依赖性和复杂非线性关系时仍然存在不足。例如，RNN及其变体容易出现梯度消失或爆炸问题，限制了其对长序列数据的有效建模。CNN擅长提取局部特征，但难以捕捉时间序列数据的全局依赖关系。因此，如何有效地提取风电功率序列中的局部和全局特征，并提高预测模型的准确性和泛化能力，成为当前风电预测领域的研究热点。

本文提出一种基于MRFO优化的BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型，旨在解决上述问题。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，能够有效地捕捉风电功率序列中的局部特征、长期依赖关系和重要时间步长的信息。同时，利用MRFO算法对模型参数进行全局优化，进一步提升预测精度。

2. 模型构建

2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN是一种改进的CNN，它利用双向卷积核来提取时间序列数据中的局部特征。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，从而更全面地捕捉数据的时空特征。BiTCN通过堆叠多个卷积层和池化层，能够逐步提取更高级别的特征表示。

2.2 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU是GRU的双向扩展，它能够有效地捕捉时间序列数据的长时依赖关系。与单向GRU相比，BiGRU可以同时利用过去和未来的信息来预测当前时刻的输出，从而提高预测精度。

2.3 注意力机制(Attention)

注意力机制能够对不同时间步长的特征进行加权，突出重要信息，抑制不重要信息。在风电预测中，注意力机制可以帮助模型关注对预测结果影响较大的时间步长，从而提高预测精度。本文采用基于自注意力的机制，学习不同时间步长之间的相关性，并根据相关性对特征进行加权。

2.4 蝠鲼觅食优化算法(MRFO)

MRFO是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了蝠鲼在觅食过程中的行为。MRFO算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，适用于解决复杂的优化问题。本文利用MRFO算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数进行优化，包括卷积核大小、卷积层数、GRU单元数等。

3. 模型训练与评估

模型训练采用Adam优化器，损失函数采用均方误差(MSE)。训练过程通过最小化MSE来优化模型参数。模型评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等。

4. 实验结果与分析

本文利用多个公开数据集对所提出的MRFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型进行实验，并与其他先进的风电预测模型进行比较，例如LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM等。实验结果表明，MRFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE等指标上均取得了最优结果，显示出其更高的预测精度和更好的泛化能力。

5. 结论

本文提出了一种基于MRFO优化的BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型。该模型有效地结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，能够捕捉风电功率序列中的局部特征、长期依赖关系和重要时间步长的信息。MRFO算法的引入进一步提高了模型的优化效率和预测精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优于其他先进模型的预测效果。未来研究将重点关注如何进一步改进模型结构，提高其对不同风电场和不同天气条件下的适应能力。 此外，探索更有效的优化算法以及结合其他数据源 (如天气预报数据) 来进一步提升预测精度也是未来的研究方向。

📣 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

👇