【预定SCI2区】基于减法平均优化算法SABO-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: 风力发电具有间歇性和波动性等特点，精确的风电功率预测对于提高电力系统稳定性和经济性至关重要。本文提出了一种基于减法平均优化算法（SABO）改进的双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制 (SABO-BiTCN-BiGRU-Attention) 的风电功率预测模型。该模型利用BiTCN提取风电功率时间序列中的局部特征，BiGRU捕捉长期依赖关系，注意力机制则突出关键时间步长的影响，最终通过SABO算法优化模型参数，提升预测精度。实验结果表明，与传统预测模型相比，SABO-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力，为风电功率预测提供了一种有效的解决方案。

关键词: 风电预测；减法平均优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制

1. 引言

随着全球能源结构调整和环境保护压力的日益增大，风力发电作为一种清洁能源受到广泛关注。然而，风电功率的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。准确预测风电功率输出是提高电力系统可靠性和经济性的关键环节。传统的预测方法，如ARIMA模型、支持向量机等，在处理非线性、非平稳时间序列数据时存在局限性。近年来，深度学习技术在风电功率预测领域取得了显著进展，其中循环神经网络(RNN)及其变体，如长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，因其能够有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系而被广泛应用。

然而，单纯的RNN模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或爆炸问题，且对噪声较为敏感。为克服这些不足，本文提出了一种基于减法平均优化算法改进的双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(SABO-BiTCN-BiGRU-Attention) 的风电功率预测模型。该模型融合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用SABO算法优化模型参数，以提高预测精度和泛化能力。

2. 模型构建

本模型主要由四个部分组成：数据预处理、特征提取、预测模型和参数优化。

(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，并利用线性插值法填充缺失值。此外，数据标准化处理有助于提高模型训练效率。

(2) 特征提取: 本文采用BiTCN和BiGRU进行特征提取。BiTCN能够有效提取时间序列数据的局部特征，克服RNN模型在长序列数据处理中的不足。BiGRU则能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系，并解决梯度消失问题。BiTCN和BiGRU的结合，可以有效捕捉风电功率时间序列中不同时间尺度的特征信息。

(3) 预测模型: BiTCN和BiGRU的输出分别经过全连接层，并融合后输入到注意力机制层。注意力机制能够突出关键时间步长的影响，提高预测精度。最终输出层通过线性回归计算风电功率的预测值。

(4) 参数优化: 模型参数的优化对预测精度至关重要。本文采用减法平均优化算法(SABO)对模型参数进行优化。SABO算法是一种基于群体智能的优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点，能够有效避免陷入局部最优解。

3. 减法平均优化算法 (SABO)

SABO算法是一种基于减法平均的全局优化算法，其核心思想是通过迭代地减小搜索空间，最终找到全局最优解。算法流程如下：

1. 初始化种群：随机生成N个个体，每个个体表示一组模型参数。

2. 计算适应度值：根据预设的适应度函数(例如，均方误差)计算每个个体的适应度值。

3. 选择优良个体：根据适应度值，选择一定比例的优良个体。

4. 减法平均运算：对选择的优良个体进行减法平均运算，得到新的个体。

5. 更新种群：将新的个体加入种群，并剔除部分适应度值较低的个体。

6. 迭代步骤2-5，直到满足停止条件(例如，达到最大迭代次数或适应度值达到预设阈值)。

4. 实验结果与分析

本文利用某风电场的实测数据进行实验，将SABO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与传统预测模型（如ARIMA、SVM、LSTM、GRU）进行比较。结果表明，SABO-BiTCN-BiGRU-Attention模型的预测精度显著优于其他模型，RMSE、MAE等指标均有所下降。此外，SABO算法的引入有效提高了模型的收敛速度和泛化能力。

5. 结论与未来研究

本文提出了一种基于SABO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型，该模型有效地结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用SABO算法优化模型参数。实验结果验证了该模型的有效性和优越性。未来研究将进一步探索以下几个方面：

1. 引入更多类型的特征，例如气象数据、风机运行状态等，以提高预测精度。

2. 研究更先进的优化算法，以进一步提高模型的收敛速度和泛化能力。

3. 将该模型应用于不同类型的风电场，验证其普适性。

📣 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

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 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

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🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

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