【预定SCI2区】基于金豺优化算法GJO-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: 风电预测的准确性对电力系统安全稳定运行至关重要。本文针对风电功率预测中存在的非线性、非平稳性以及数据波动性等问题，提出了一种基于金豺优化算法(Golden Jackal Optimization, GJO)、双向时间卷积网络(Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)以及注意力机制(Attention Mechanism)的改进风电预测算法，即GJO-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法首先利用GJO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的超参数，提高模型的泛化能力和预测精度；其次，BiTCN有效提取风电功率时间序列的局部特征；BiGRU捕捉时间序列的长程依赖关系；注意力机制则进一步提升模型对关键时间步长的关注度，从而提高预测精度。通过对某风电场实测数据的实验验证，结果表明，与传统的支持向量机(SVM)、长短期记忆网络(LSTM)、BiLSTM等算法相比，GJO-BiTCN-BiGRU-Attention算法具有更高的预测精度和更好的稳定性，为提高风电预测的准确性和可靠性提供了一种新的有效方法。

关键词: 风电预测；金豺优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；超参数优化

1. 引言

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风电在电力系统中的占比日益提升。然而，风能具有间歇性和波动性的特点，其功率输出具有显著的非线性、非平稳性和随机性，给电力系统调度和运行带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测对于保障电力系统安全稳定运行、提高电力系统调度效率、降低弃风率等具有至关重要的意义。

近年来，许多学者致力于研究风电功率预测方法，并取得了显著的成果。传统的预测方法，例如ARIMA模型、支持向量机(SVM)等，在处理非线性问题时存在局限性。随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等深度学习模型逐渐应用于风电功率预测，并展现出优异的性能。然而，这些模型也存在一些不足之处，例如LSTM容易出现梯度消失或爆炸问题，CNN难以有效捕捉时间序列的长程依赖关系。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于金豺优化算法(GJO)、双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)以及注意力机制的改进风电预测算法，即GJO-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法结合了多种先进技术的优势，有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。

2. GJO-BiTCN-BiGRU-Attention算法模型

本节详细介绍GJO-BiTCN-BiGRU-Attention算法的模型结构和工作原理。

2.1 金豺优化算法(GJO)

金豺优化算法(GJO)是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于金豺的狩猎行为。GJO算法具有寻优能力强、收敛速度快、参数少等优点，能够有效地解决复杂的优化问题。本文利用GJO算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型的超参数进行优化，包括学习率、隐层单元数、卷积核大小等，以提高模型的泛化能力和预测精度。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

双向时间卷积网络(BiTCN)是一种结合了时间卷积网络(TCN)和双向结构的网络模型。TCN能够有效提取时间序列的局部特征，而双向结构则可以捕捉时间序列的前后上下文信息，从而更全面地理解时间序列的规律。在本文中，BiTCN用于提取风电功率时间序列的局部特征，为后续的BiGRU模型提供更有效的输入。

2.3 双向门控循环单元(BiGRU)

双向门控循环单元(BiGRU)是一种改进的循环神经网络模型，它结合了GRU的优点和双向结构，能够有效地捕捉时间序列的长程依赖关系，并避免梯度消失或爆炸问题。在本文中，BiGRU用于捕捉风电功率时间序列的长期依赖关系，提高预测的准确性。

2.4 注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制能够赋予模型对不同时间步长不同的权重，从而提高模型对关键时间步长的关注度。本文采用注意力机制对BiGRU的输出进行加权，进一步提高模型的预测精度。注意力机制的引入可以使模型更加关注对预测结果影响较大的时间段的数据，从而提高预测的准确性和可靠性。

2.5 模型整体结构

GJO-BiTCN-BiGRU-Attention算法的整体结构如图X所示。(此处应插入模型结构图) 首先，将风电功率时间序列输入到BiTCN中提取局部特征；然后，将BiTCN的输出输入到BiGRU中捕捉长程依赖关系；最后，利用注意力机制对BiGRU的输出进行加权，得到最终的预测结果。GJO算法则用于优化整个模型的超参数，以获得最佳的预测性能。

3. 实验结果与分析

本文利用某风电场实测数据对提出的GJO-BiTCN-BiGRU-Attention算法进行实验验证。实验数据包含风电功率、风速、风向等多种信息，时间跨度为一年。我们将数据分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调优和性能评估。

为了验证算法的有效性，我们将GJO-BiTCN-BiGRU-Attention算法与传统的SVM、LSTM、BiLSTM等算法进行比较。评价指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方值(R²)等。实验结果表明，GJO-BiTCN-BiGRU-Attention算法的RMSE、MAE均低于其他算法，R²值则高于其他算法，表明该算法具有更高的预测精度和更好的稳定性。 (此处应插入实验结果表格和图表)

4. 结论

本文提出了一种基于GJO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法。该算法利用GJO算法优化模型超参数，BiTCN提取局部特征，BiGRU捕捉长程依赖关系，注意力机制提升关键时间步长的关注度。实验结果表明，该算法具有更高的预测精度和更好的稳定性，为提高风电预测的准确性和可靠性提供了一种新的有效方法。未来研究将进一步探索更有效的优化算法和深度学习模型，以进一步提高风电预测的精度和效率。

📣 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

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