【预定SCI2区】基于雪融优化算法SAO-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: 风电预测对于智能电网的稳定运行至关重要。本文提出了一种基于雪融优化算法(Snowmelt Optimization Algorithm, SAO)、双向时间卷积网络(Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)以及注意力机制的改进风电预测算法，命名为SAO-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法首先利用SAO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，提高模型的预测精度和泛化能力；然后，BiTCN提取风电时间序列数据的局部特征，BiGRU捕捉其长期依赖关系；最后，注意力机制赋予不同时间步长的特征不同的权重，进一步提升预测精度。通过对实际风电数据的实验验证，结果表明SAO-BiTCN-BiGRU-Attention算法在预测精度和稳定性方面均优于传统的预测方法，具有显著的工程应用价值。

关键词: 风电预测；雪融优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；智能电网

1. 引言

随着全球能源结构转型以及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，在电力系统中占据越来越重要的地位。然而，风电具有间歇性和随机性的特点，其输出功率波动剧烈，给电网的稳定运行带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测是解决这一问题的关键，能够有效提高电网的调度效率，降低弃风率，并提升电力系统的可靠性。

近年来，各种基于人工智能的预测方法被广泛应用于风电功率预测中，取得了显著成果。例如，支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)以及长短期记忆网络(LSTM)等方法已被用于风电预测，但这些方法在处理时间序列数据中的长期依赖关系和非线性特征方面存在一定的局限性。

为了克服这些局限性，本文提出了一种新的风电预测算法，该算法结合了雪融优化算法(SAO)、双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)以及注意力机制的优势，有效地提高了风电预测的精度和稳定性。SAO算法是一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点，能够有效优化模型参数；BiTCN能够捕捉时间序列数据中的局部特征，BiGRU能够捕捉其长期依赖关系；注意力机制能够赋予不同时间步长的特征不同的权重，进一步提高预测精度。

2. 算法模型

本节详细介绍SAO-BiTCN-BiGRU-Attention算法的模型结构和工作流程。

2.1 雪融优化算法(SAO)

SAO算法模拟了雪融化过程中的能量传递和物质迁移，具有良好的全局搜索能力和局部搜索能力。其核心思想是通过模拟雪融化过程中雪粒子的移动和能量交换来更新算法的解。SAO算法具有以下优点：参数少，易于实现；收敛速度快，全局寻优能力强；鲁棒性好，对初始参数不敏感。本文利用SAO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括网络层数、神经元个数、学习率等，以提高模型的预测精度和泛化能力。

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。它通过结合前向卷积和后向卷积，能够同时捕捉时间序列数据中过去和未来的信息，从而更全面地理解数据的局部特征。BiTCN能够有效地捕捉风电功率时间序列数据的短时波动特征。

2.3 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU是GRU的一种改进版本，它能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。BiGRU通过结合前向GRU和后向GRU，能够同时捕捉时间序列数据中过去和未来的信息，从而更有效地建模长期依赖关系。BiGRU用于捕捉风电功率时间序列数据的长期趋势和周期性变化。

2.4 注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制能够赋予时间序列数据中不同时间步长的特征不同的权重，从而提高模型的预测精度。本文采用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特征之间的相关性，并根据相关性赋予不同的权重。这使得模型能够更加关注对预测结果影响较大的时间步长，从而提高预测精度。

2.5 模型整体架构

SAO-BiTCN-BiGRU-Attention算法的整体架构如下：首先，将风电功率时间序列数据输入到BiTCN层，提取其局部特征；然后，将BiTCN的输出输入到BiGRU层，捕捉其长期依赖关系；接着，将BiGRU的输出输入到注意力机制层，赋予不同时间步长的特征不同的权重；最后，将注意力机制层的输出输入到全连接层，进行预测。SAO算法用于优化整个模型的参数，以达到最佳的预测效果。

3. 实验结果与分析

本文利用某风电场实际采集的风电功率数据进行实验，将SAO-BiTCN-BiGRU-Attention算法与其他几种常用的风电预测算法进行对比，包括SVM、ANN、LSTM、BiLSTM以及TCN-BiGRU等。实验结果表明，SAO-BiTCN-BiGRU-Attention算法在预测精度方面具有显著优势，其均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均明显低于其他算法。此外，SAO-BiTCN-BiGRU-Attention算法还具有较好的泛化能力和鲁棒性。

4. 结论

本文提出了一种基于SAO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法。实验结果表明，该算法能够有效提高风电预测的精度和稳定性，具有显著的工程应用价值。未来研究将进一步探索更先进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，并研究该算法在不同类型风电场中的适用性。

📣 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

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

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🌈 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