【预定SCI2区】基于混沌博弈优化算法CGO-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: 风电预测的准确性直接关系到电力系统的稳定运行和经济调度。然而，风速具有高度的非线性、非平稳性和随机性，使得精确预测风电功率成为一项极具挑战性的任务。本文提出了一种基于混沌博弈优化算法(CGO)改进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)的风电功率预测模型，旨在提高预测精度和稳定性。该模型首先利用双向时间卷积网络(BiTCN)提取风电功率序列的局部特征，然后采用双向门控循环单元(BiGRU)捕捉其长时依赖关系，最后结合注意力机制(Attention)突出关键特征，并使用混沌博弈优化算法(CGO)优化模型参数。通过与其他主流预测模型的对比实验，验证了本文所提模型在预测精度和鲁棒性方面的优越性。

关键词: 风电预测；混沌博弈优化算法；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，在电力系统中扮演着越来越重要的角色。然而，风电功率的波动性和间歇性给电力系统的稳定运行和经济调度带来了巨大的挑战。准确预测风电功率输出，对于提高电力系统调度效率、降低弃风率、保障电力供应安全具有至关重要的意义。

目前，已有许多风电预测模型被提出，例如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、以及近年来兴起的深度学习模型，如长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等。然而，这些模型在处理风电功率序列的复杂非线性特征时，往往存在预测精度不高、鲁棒性差等问题。

本文针对上述问题，提出了一种基于混沌博弈优化算法改进的BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用CGO算法对模型参数进行优化，有效提升了模型的预测精度和泛化能力。BiTCN能够有效提取风电功率序列的局部特征信息，BiGRU则擅长捕捉序列间的长时依赖关系，Attention机制能够突出关键特征信息，而CGO算法则能有效避免模型陷入局部最优解，提高模型的寻优效率。

2. 模型构建

本节详细介绍所提出的CGO-BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型。该模型主要包含四个部分：数据预处理、特征提取、模型训练和预测。

2.1 数据预处理: 原始风电功率数据通常包含噪声和缺失值，需要进行预处理。本文采用滑动平均法平滑数据，并利用插值法处理缺失值。此外，为了消除数据的量纲影响，采用归一化方法对数据进行标准化处理。

2.2 特征提取: 本文采用BiTCN-BiGRU-Attention网络进行特征提取。

• BiTCN: 双向时间卷积网络(BiTCN)能够同时提取过去和未来时间步长的特征信息，有效捕捉风电功率序列的局部特征。BiTCN层采用多个卷积核进行卷积操作，提取不同尺度的特征。

• BiGRU: 双向门控循环单元(BiGRU)能够有效捕捉风电功率序列的长时依赖关系，弥补BiTCN在捕捉长期模式方面的不足。BiGRU层通过前向和后向两个GRU单元分别处理时间序列，并将其输出进行拼接，从而获得更完整的特征表示。

• Attention机制: 注意力机制能够突出关键特征信息，提高模型的预测精度。本文采用多头注意力机制(Multi-Head Attention)，能够从不同的角度捕捉关键特征。

2.3 模型训练: 模型训练采用反向传播算法，并利用均方误差(MSE)作为损失函数。优化算法采用混沌博弈优化算法(CGO)。CGO算法通过模拟混沌系统的动态演化过程，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度，有效避免了局部最优解。

2.4 预测: 训练完成后，利用训练好的模型对未来风电功率进行预测。

3. 实验结果与分析

为了验证所提模型的有效性，本文进行了大量的对比实验。实验数据集选取了某风电场的实际风电功率数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。将本文提出的CGO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他主流模型，如LSTM、GRU、BiLSTM、CNN-LSTM等进行对比，评价指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方值(R²)进行评估。

实验结果表明，本文提出的CGO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和R²等指标上均优于其他对比模型，具有更高的预测精度和更好的泛化能力。CGO算法的引入有效提高了模型的寻优效率和精度，Attention机制的加入则进一步提升了模型对关键特征的捕捉能力。

4. 结论

本文提出了一种基于CGO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型。该模型充分利用了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并结合CGO算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。实验结果表明，该模型具有良好的预测性能和泛化能力，为提高风电并网的稳定性和安全性提供了有效的技术支持。未来研究将进一步探索更先进的深度学习模型和优化算法，以期获得更高的预测精度。 此外，将研究如何将该模型应用于不同类型和规模的风电场，并进一步考虑天气预报等外部因素的影响，以提高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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🌈 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

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🌈 通信方面

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🌈 车间调度

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