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摘要: 风电功率具有间歇性和波动性，准确预测风电功率对于电力系统安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于能量谷优化算法(EVO)改进的双向时间卷积网络与双向门控循环单元网络融合注意力机制的风电功率预测模型 (EVO-BiTCN-BiGRU-Attention)。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中的局部特征，然后利用双向门控循环单元网络 (BiGRU) 捕捉时间序列中的长期依赖关系，最后引入注意力机制，突出关键时间步长的影响。为了优化模型参数并提高预测精度，本文采用能量谷优化算法 (EVO) 对模型进行训练。通过对实际风电功率数据的实验验证，结果表明，与传统预测模型相比，EVO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电功率预测精度提供了新的思路。
关键词: 风电功率预测；能量谷优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元网络；注意力机制
1. 引言
随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风电作为一种清洁能源受到了广泛关注。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的挑战。准确预测风电功率是解决这一挑战的关键，它能够帮助电力调度员更好地安排发电计划，提高电力系统的可靠性和经济性。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。循环神经网络 (RNN) 及其变体，例如长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元网络 (GRU)，因其强大的序列建模能力而被广泛应用于风电功率预测。然而，传统的 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，且难以有效捕捉时间序列中的局部特征。
为了克服这些问题，本文提出了一种基于能量谷优化算法改进的双向时间卷积网络与双向门控循环单元网络融合注意力机制的风电功率预测模型 (EVO-BiTCN-BiGRU-Attention)。该模型结合了 BiTCN、BiGRU 和注意力机制的优势，有效地提取了风电功率时间序列中的局部和全局特征，并通过 EVO 算法优化模型参数，提高了预测精度。
2. 模型构建
本节详细介绍 EVO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的结构和工作原理。
2.1 双向时间卷积网络 (BiTCN)
BiTCN 通过同时利用过去和未来的信息来提取时间序列中的局部特征。它能够有效地捕捉时间序列中的短时依赖关系，弥补了单向卷积网络的不足。BiTCN 的输出作为 BiGRU 网络的输入。
2.2 双向门控循环单元网络 (BiGRU)
BiGRU 能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，有效地解决 RNN 模型中梯度消失或爆炸的问题。BiGRU 的双向结构能够同时利用过去和未来的信息，提高模型的预测精度。BiGRU 的输出作为注意力机制的输入。
2.3 注意力机制 (Attention)
注意力机制能够赋予时间序列中不同时间步长的权重，突出关键时间步长的影响，提高模型对重要信息的关注度，从而提高预测精度。本文采用一种基于 Transformer 的注意力机制，计算每个时间步长的权重，并将其加权平均作为最终的预测结果。
2.4 能量谷优化算法 (EVO)
EVO 算法是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了自然界中能量谷的形成过程，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。本文采用 EVO 算法对 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数进行优化，提高模型的预测精度和泛化能力。
3. 实验结果与分析
本文选取某风电场一年份的实际风电功率数据进行实验。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和均方误差 (MSE) 三个指标来评估模型的预测性能。将 EVO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型与其他几种常用的风电功率预测模型进行比较，包括 LSTM、GRU、BiLSTM、TCN 等。实验结果表明，EVO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型在 RMSE、MAE 和 MSE 三个指标上均取得了最优的结果，验证了该模型的有效性。 实验结果将以表格和图表的形式详细展现，并对不同模型的性能差异进行深入分析，探讨 EVO 算法对模型性能提升的贡献。
4. 结论与展望
本文提出了一种基于能量谷优化算法改进的双向时间卷积网络与双向门控循环单元网络融合注意力机制的风电功率预测模型 (EVO-BiTCN-BiGRU-Attention)。实验结果表明，该模型在风电功率预测方面具有较高的精度和鲁棒性。未来的研究方向包括：1) 探讨其他更先进的优化算法，进一步提高模型的预测精度；2) 考虑更多影响风电功率的因素，例如风速、风向、温度等，构建更复杂的预测模型；3) 将该模型应用于实际的风电场调度和控制系统中。
📣 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)
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🔗 参考文献
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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
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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
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