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🔥 内容介绍
摘要: 风电功率具有间歇性和波动性，准确预测风电功率对于提高电力系统稳定性和经济性至关重要。本文提出一种基于花朵授粉优化算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)、双向时间卷积网络(Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)和注意力机制(Attention Mechanism)的风电功率预测模型，即FPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征，BiGRU捕捉其长程依赖关系，注意力机制强化重要特征的影响，并通过FPA算法优化模型参数，以提高预测精度。通过对某风电场实际数据的实验验证，结果表明，该模型相比于传统的预测模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力，为提高风电功率预测精度提供了一种新的有效方法。
关键词: 风电功率预测; 花朵授粉优化算法; 双向时间卷积网络; 双向门控循环单元; 注意力机制; SCI 2区
1 引言
随着全球能源结构的转型升级，风能作为一种清洁可再生能源，其在电力系统中的占比日益提升。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行和调度控制带来巨大挑战。准确预测风电功率对于提高电力系统稳定性、降低弃风率、优化能源调度以及提高经济效益至关重要。
传统的风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和人工智能模型法。物理模型法基于风力发电机组的物理特性和气象数据进行预测，但其精度受限于模型的复杂性和气象数据的精度。统计模型法，例如ARIMA模型，虽然简单易用，但其对非线性关系的刻画能力不足。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的预测方法，如支持向量机(SVM)、神经网络(NN)等，因其强大的非线性拟合能力而备受关注。
然而，单一的神经网络模型在处理复杂的时间序列数据时，往往存在局限性。例如，传统的循环神经网络(RNN)容易出现梯度消失或爆炸问题，难以捕捉长程依赖关系。为了克服这些缺点，本文提出了一种基于FPA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用FPA算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。
2 模型构建
本模型采用多层结构，依次为BiTCN层、BiGRU层、Attention层和全连接层。
2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)
BiTCN能够有效地提取时间序列数据的局部特征。它通过在时间维度上进行双向卷积，可以同时捕捉过去和未来的信息，从而更全面地理解时间序列的模式。BiTCN层的输出为：
scss
H_t^{BiTCN} = f(W_{BiTCN} * X_t + b_{BiTCN})
其中，X_t表示输入的时间序列数据，W_{BiTCN}为卷积核权重，b_{BiTCN}为偏置项，*表示卷积运算，f表示激活函数(例如ReLU)。
2.2 双向门控循环单元(BiGRU)
BiGRU在BiTCN的基础上，进一步捕捉时间序列的长程依赖关系。它通过门控机制，可以有效地解决RNN的梯度消失问题，从而更好地学习时间序列的长期模式。BiGRU层的输出为：
scss
H_t^{BiGRU} = BiGRU(H_t^{BiTCN})
2.3 注意力机制(Attention Mechanism)
注意力机制可以赋予时间序列中不同时刻的特征不同的权重，突出重要特征的影响，从而提高模型的预测精度。本文采用一种基于加权平均的Attention机制：
ini
Attention(H_t^{BiGRU}) = \sum_{i=1}^{T} \alpha_i H_i^{BiGRU}
其中，α_i为第i时刻特征的权重，其计算公式为：
r
\alpha_i = \frac{\exp(v^T \tanh(W_a H_i^{BiGRU} + b_a))}{\sum_{j=1}^{T} \exp(v^T \tanh(W_a H_j^{BiGRU} + b_a))}
其中，W_a和b_a为可学习的参数，v为权重向量。
2.4 花朵授粉优化算法(FPA)
FPA是一种基于自然界花朵授粉机制的元启发式优化算法。本文利用FPA算法优化BiTCN、BiGRU和Attention层的参数，以提高模型的预测精度。FPA算法通过模拟花朵的全局授粉和局部授粉过程来搜索最优解。
2.5 全连接层
最后，将Attention层的输出输入到全连接层，得到最终的预测结果：
bash
\hat{Y} = f(W_{fc} Attention(H_t^{BiGRU}) + b_{fc})
其中，W_{fc}和b_{fc}为全连接层的权重和偏置项，f为激活函数(例如线性激活函数)。
3 实验结果与分析
本文使用某风电场实际数据进行实验，数据包含风速、风向、功率等信息。将数据分为训练集、验证集和测试集。实验结果表明，FPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的预测精度明显优于其他模型，如SVM、LSTM、GRU等。具体指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方值等，都显示出该模型的优越性。
4 结论
本文提出了一种基于FPA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型。该模型充分利用了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并通过FPA算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。实验结果验证了该模型的有效性，为提高风电功率预测精度提供了一种新的有效方法。未来的研究方向包括：探索更先进的优化算法，改进注意力机制，以及结合更多影响因素进行预测。
📣 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
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
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摘要: 风电功率具有间歇性和波动性，准确预测风电功率对于提高电力系统稳定性和经济性至关重要。本文提出一种基于花朵授粉优化算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)、双向时间卷积网络(Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)和注意力机制(Attention Mechanism)的风电功率预测模型，即FPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征，BiGRU捕捉其长程依赖关系，注意力机制强化重要特征的影响，并通过FPA算法优化模型参数，以提高预测精度。通过对某风电场实际数据的实验验证，结果表明，该模型相比于传统的预测模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力，为提高风电功率预测精度提供了一种新的有效方法。
关键词: 风电功率预测; 花朵授粉优化算法; 双向时间卷积网络; 双向门控循环单元; 注意力机制; SCI 2区
1 引言
随着全球能源结构的转型升级，风能作为一种清洁可再生能源，其在电力系统中的占比日益提升。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行和调度控制带来巨大挑战。准确预测风电功率对于提高电力系统稳定性、降低弃风率、优化能源调度以及提高经济效益至关重要。
传统的风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和人工智能模型法。物理模型法基于风力发电机组的物理特性和气象数据进行预测，但其精度受限于模型的复杂性和气象数据的精度。统计模型法，例如ARIMA模型，虽然简单易用，但其对非线性关系的刻画能力不足。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的预测方法，如支持向量机(SVM)、神经网络(NN)等，因其强大的非线性拟合能力而备受关注。
然而，单一的神经网络模型在处理复杂的时间序列数据时，往往存在局限性。例如，传统的循环神经网络(RNN)容易出现梯度消失或爆炸问题，难以捕捉长程依赖关系。为了克服这些缺点，本文提出了一种基于FPA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用FPA算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。
2 模型构建
本模型采用多层结构，依次为BiTCN层、BiGRU层、Attention层和全连接层。
2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)
BiTCN能够有效地提取时间序列数据的局部特征。它通过在时间维度上进行双向卷积，可以同时捕捉过去和未来的信息，从而更全面地理解时间序列的模式。BiTCN层的输出为：
scss
H_t^{BiTCN} = f(W_{BiTCN} * X_t + b_{BiTCN})
其中，X_t表示输入的时间序列数据，W_{BiTCN}为卷积核权重，b_{BiTCN}为偏置项，*表示卷积运算，f表示激活函数(例如ReLU)。
2.2 双向门控循环单元(BiGRU)
BiGRU在BiTCN的基础上，进一步捕捉时间序列的长程依赖关系。它通过门控机制，可以有效地解决RNN的梯度消失问题，从而更好地学习时间序列的长期模式。BiGRU层的输出为：
scss
H_t^{BiGRU} = BiGRU(H_t^{BiTCN})
2.3 注意力机制(Attention Mechanism)
注意力机制可以赋予时间序列中不同时刻的特征不同的权重，突出重要特征的影响，从而提高模型的预测精度。本文采用一种基于加权平均的Attention机制：
ini
Attention(H_t^{BiGRU}) = \sum_{i=1}^{T} \alpha_i H_i^{BiGRU}
其中，α_i为第i时刻特征的权重，其计算公式为：
r
\alpha_i = \frac{\exp(v^T \tanh(W_a H_i^{BiGRU} + b_a))}{\sum_{j=1}^{T} \exp(v^T \tanh(W_a H_j^{BiGRU} + b_a))}
其中，W_a和b_a为可学习的参数，v为权重向量。
2.4 花朵授粉优化算法(FPA)
FPA是一种基于自然界花朵授粉机制的元启发式优化算法。本文利用FPA算法优化BiTCN、BiGRU和Attention层的参数，以提高模型的预测精度。FPA算法通过模拟花朵的全局授粉和局部授粉过程来搜索最优解。
2.5 全连接层
最后，将Attention层的输出输入到全连接层，得到最终的预测结果：
bash
\hat{Y} = f(W_{fc} Attention(H_t^{BiGRU}) + b_{fc})
其中，W_{fc}和b_{fc}为全连接层的权重和偏置项，f为激活函数(例如线性激活函数)。
3 实验结果与分析
本文使用某风电场实际数据进行实验，数据包含风速、风向、功率等信息。将数据分为训练集、验证集和测试集。实验结果表明，FPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的预测精度明显优于其他模型，如SVM、LSTM、GRU等。具体指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方值等，都显示出该模型的优越性。
4 结论
本文提出了一种基于FPA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型。该模型充分利用了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并通过FPA算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。实验结果验证了该模型的有效性，为提高风电功率预测精度提供了一种新的有效方法。未来的研究方向包括：探索更先进的优化算法，改进注意力机制，以及结合更多影响因素进行预测。
📣 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
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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
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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
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