【预定SCI2区】基于龙格库塔优化算法RUN-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: 风电功率具有间歇性和波动性，准确预测风电功率对电力系统安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于龙格库塔优化算法改进的双向时间卷积网络结合双向门控循环单元和注意力机制的风电功率预测模型，即RUN-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型首先利用双向时间卷积网络 (BiTCN) 提取风电功率时间序列的局部特征，随后采用双向门控循环单元 (BiGRU) 捕捉长程依赖关系，并结合注意力机制 (Attention) 突出关键特征信息，最终利用龙格库塔算法 (RUN) 优化模型参数，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预测模型具有更高的预测精度和更好的鲁棒性，为提高风电功率预测水平提供了新的思路。

关键词: 风电功率预测；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；龙格库塔算法；模型优化

1. 引言

随着全球能源结构调整和可持续发展战略的推进，风电作为一种清洁能源得到广泛应用。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，其预测精度直接影响电力系统的安全稳定运行和经济调度。准确预测风电功率对于提高电力系统运行效率，减少弃风率，以及更好地整合风电资源至关重要。近年来，深度学习技术在风电功率预测领域展现出巨大的潜力，涌现出一系列基于深度学习的预测模型。

然而，现有模型仍然存在一些不足。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，限制了其对长程依赖关系的捕捉能力；而简单的卷积神经网络 (CNN) 难以有效提取时间序列的全局特征。为了克服这些不足，本文提出一种基于龙格库塔优化算法改进的双向时间卷积网络结合双向门控循环单元和注意力机制的风电预测算法，即RUN-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用RUN算法对模型参数进行优化，有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。

2. 模型构建

本节详细介绍RUN-BiTCN-BiGRU-Attention模型的结构和原理。该模型主要由四个部分组成：数据预处理模块、BiTCN特征提取模块、BiGRU-Attention长程依赖关系建模模块以及RUN优化模块。

2.1 数据预处理模块: 该模块主要对原始风电功率数据进行清洗、归一化和特征工程处理。具体包括异常值处理、数据平滑、标准化或归一化等操作，为后续模型训练提供高质量的数据输入。

2.2 BiTCN特征提取模块: 该模块采用双向时间卷积网络 (BiTCN) 提取风电功率时间序列的局部特征。BiTCN 通过双向卷积操作，能够同时捕捉时间序列中的正向和反向信息，有效提取更全面的特征信息。相比于单向卷积网络，BiTCN能够更好地捕捉时间序列的上下文信息。

2.3 BiGRU-Attention长程依赖关系建模模块: 该模块采用双向门控循环单元 (BiGRU) 结合注意力机制 (Attention) 建模风电功率时间序列的长程依赖关系。BiGRU 能够有效解决RNN梯度消失或爆炸问题，更好地捕捉时间序列的长期依赖关系。注意力机制能够自动学习不同时间步长的重要程度，突出关键特征信息，提高模型的预测精度。

2.4 RUN优化模块: 该模块采用龙格库塔算法 (RUN) 对BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数进行优化。RUN算法是一种高效的数值积分方法，能够快速准确地求解模型参数的最优解，从而提高模型的预测精度和泛化能力。通过迭代优化，RUN算法能够有效地调整模型参数，使其更好地适应风电功率预测任务。

3. 实验结果与分析

本文选取某风电场实际采集的三年风电功率数据进行实验验证。将数据集分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调优和模型评估。采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 三个指标评价模型的预测性能。

实验结果表明，RUN-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE三个指标上均优于传统的支持向量机 (SVM)、长短期记忆网络 (LSTM) 和卷积神经网络 (CNN) 模型。这表明RUN算法的引入有效提升了模型的预测精度，BiTCN和BiGRU的结合能够更好地捕捉风电功率时间序列的局部和全局特征，而注意力机制则能够有效提高模型对关键信息的关注度。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于龙格库塔优化算法改进的双向时间卷积网络结合双向门控循环单元和注意力机制的风电功率预测模型，即RUN-BiTCN-BiGRU-Attention模型。实验结果验证了该模型的有效性和优越性，为提高风电功率预测精度提供了新的思路。

未来研究方向可以进一步考虑以下几个方面：

• 探索更先进的优化算法，进一步提高模型的训练效率和预测精度。

• 结合气象数据等外部信息，构建更完善的风电功率预测模型。

• 研究模型在不同风电场和不同气候条件下的泛化能力。

• 开发更轻量级的模型，降低模型部署的计算成本。

📣 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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🌈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

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🌈 无人机应用方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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