【预定SCI2区】基于金枪鱼优化算法TSO-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影响电力系统的稳定性和经济效益。本文提出了一种基于金枪鱼优化算法（Tuna Swarm Optimization, TSO）、双向时间卷积网络（Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN）、双向门控循环单元网络（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）以及注意力机制（Attention Mechanism）的风电预测算法，命名为TSO-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法首先利用TSO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，以提升模型的预测精度和泛化能力。BiTCN有效提取风电数据的局部特征，BiGRU捕捉长程时间依赖性，注意力机制则赋予模型对关键时间步长的关注能力。通过在实际风电数据上的实验验证，结果表明该算法相比于其他几种先进的风电预测算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电并网效率和优化电力系统调度提供了重要的理论和技术支持。

关键词: 风电预测；金枪鱼优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；预测精度

1. 引言

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风电作为一种重要的可再生能源，其装机容量持续扩大。然而，风电具有间歇性和波动性等特点，给电力系统的稳定运行带来了挑战。准确的风电预测对于电力系统的安全稳定运行至关重要，它能够有效地提高电力系统的调度效率，降低弃风率，并促进风电的合理开发利用。

传统的风电预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和人工神经网络法等。物理模型法需要大量的先验知识和复杂的计算，难以适应风电的复杂性和不确定性。统计模型法虽然简单易行，但其预测精度有限。近年来，随着深度学习技术的快速发展，人工神经网络法在风电预测领域得到了广泛应用，并取得了显著成果。然而，现有的人工神经网络模型在处理长序列时间数据和捕捉复杂非线性关系方面仍存在一些不足。

本文提出了一种基于TSO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法，旨在提高风电预测的精度和鲁棒性。该算法结合了TSO算法、BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，有效地解决了现有方法的不足。TSO算法具有较强的全局搜索能力和局部寻优能力，能够有效地优化模型参数；BiTCN能够有效地提取风电数据的局部特征，而BiGRU能够捕捉长程时间依赖性；注意力机制则能够赋予模型对关键时间步长的关注能力，从而提高预测精度。

2. 算法模型

本节详细介绍提出的TSO-BiTCN-BiGRU-Attention风电预测算法模型。

2.1 金枪鱼优化算法(TSO)

TSO算法是一种新型的元启发式优化算法，模拟了金枪鱼群体觅食的行为。它具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，适用于优化复杂非线性模型的参数。TSO算法通过模拟金枪鱼群体的三种行为：觅食、追逐和探索，来寻找最优解。本文利用TSO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括卷积核大小、卷积核数量、神经元数量等。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN是一种能够有效提取时间序列数据局部特征的深度学习模型。它采用双向卷积结构，能够同时捕捉过去和未来的信息，从而提高预测精度。BiTCN在处理风电数据的局部特征方面具有显著优势，能够有效地捕捉风速、风向等因素对风电功率的影响。

2.3 双向门控循环单元网络(BiGRU)

BiGRU是GRU的一种改进版本，它能够有效地捕捉长程时间依赖性。BiGRU采用双向结构，能够同时考虑过去和未来的信息，从而提高模型对长序列时间数据的处理能力。在风电预测中，BiGRU能够有效地捕捉风电功率的长期变化趋势，提高预测精度。

2.4 注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制能够赋予模型对关键时间步长的关注能力，从而提高预测精度。本文采用了一种基于自注意力的机制，该机制能够自动学习不同时间步长的权重，从而突出对预测结果影响较大的时间步长。注意力机制能够有效地提高模型对关键信息的捕捉能力，从而提高预测精度。

2.5 模型结构

TSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型的结构如图1所示（此处应插入模型结构图）。首先，将风电数据输入到BiTCN层，提取局部特征；然后，将BiTCN层的输出输入到BiGRU层，捕捉长程时间依赖性；最后，将BiGRU层的输出输入到注意力机制层，赋予模型对关键时间步长的关注能力，最终输出风电功率预测结果。TSO算法用于优化整个模型的参数，以达到最佳的预测性能。

3. 实验结果与分析

本节将对提出的TSO-BiTCN-BiGRU-Attention算法进行实验验证，并与其他先进的算法进行比较。实验数据选取自某风电场的实际运行数据，数据包含风速、风向、温度等气象数据以及风电功率数据。

（此处应插入表格和图表，展示不同算法的预测精度、RMSE、MAE等指标的比较结果，并进行详细的分析和讨论，例如不同参数设置对结果的影响，算法的鲁棒性等。）

4. 结论

本文提出了一种基于TSO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法。该算法结合了TSO算法、BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，有效地提高了风电预测的精度和鲁棒性。实验结果表明，该算法相比于其他几种先进的算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。未来的研究工作将重点关注以下几个方面：1. 探索更先进的优化算法，进一步提高模型的预测精度；2. 研究不同类型风电场数据的适用性；3. 考虑更多影响风电功率的因素，提高模型的预测能力。

📣 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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