【预定SCI2区】基于遗传算法GA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，求助可私信。

🔥 内容介绍

摘要: 风电功率预测对于电力系统安全稳定运行至关重要。然而，风电功率具有间歇性和波动性，准确预测其输出功率极具挑战性。本文提出一种基于遗传算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的风电功率预测算法。该算法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，然后利用双向门控循环单元网络(BiGRU)捕捉其长时依赖关系，最后结合注意力机制(Attention)突出关键时间步的特征信息。为了进一步提升模型的预测精度和泛化能力，采用遗传算法(GA)对模型超参数进行优化。通过在实际风电场数据集上的实验验证，结果表明，该GA-BiTCN-BiGRU-Attention模型相比于其他先进算法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水平提供了有效途径。

关键词: 风电功率预测; 遗传算法; 双向时间卷积网络; 双向门控循环单元网络; 注意力机制; 时间序列预测

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受到了广泛关注。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。准确预测风电功率输出是提高电力系统调控能力、降低弃风率、保障能源安全的重要前提。传统的预测方法，例如ARIMA模型、支持向量机(SVM)等，在处理复杂非线性时间序列数据时存在一定的局限性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为风电功率预测提供了新的思路。

循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，能够有效捕捉时间序列数据的长时依赖关系，在风电功率预测中得到了广泛应用。然而，RNN类模型存在梯度消失和爆炸等问题，难以有效提取复杂的特征信息。卷积神经网络(CNN)擅长提取局部特征，但难以捕捉长时依赖关系。因此，结合CNN和RNN的优势，构建混合模型成为提高风电功率预测精度的有效途径。

本文提出一种基于遗传算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的风电功率预测算法。该算法利用BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征，利用BiGRU捕捉长时依赖关系，并结合注意力机制突出关键时间步的特征信息，最终实现对风电功率的准确预测。同时，利用遗传算法对模型超参数进行优化，进一步提升模型的预测精度和泛化能力。

2. 相关工作

近年来，许多学者致力于研究基于深度学习的风电功率预测方法。文献[1]提出了一种基于LSTM的风电功率预测模型，但LSTM模型在处理长序列数据时存在梯度消失问题。文献[2]采用CNN-LSTM模型，结合CNN的局部特征提取能力和LSTM的长时依赖关系捕捉能力，提高了预测精度。文献[3]则引入了注意力机制，提高了模型对关键时间步的关注度。然而，这些模型大多未对超参数进行有效优化，限制了模型的预测性能。

3. GA-BiTCN-BiGRU-Attention模型

本研究提出的GA-BiTCN-BiGRU-Attention模型结构如图1所示，主要包括三个部分：双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元网络(BiGRU)和注意力机制(Attention)。

(1) 双向时间卷积网络(BiTCN): BiTCN能够同时捕捉时间序列的前向和后向信息，有效提取更全面的局部特征。BiTCN的输出作为BiGRU的输入。

(2) 双向门控循环单元网络(BiGRU): BiGRU能够有效捕捉时间序列的长时依赖关系，并克服了传统RNN模型梯度消失的问题。BiGRU的输出包含了时间序列的全局信息。

(3) 注意力机制(Attention): 注意力机制能够赋予不同时间步不同的权重，突出关键时间步的特征信息，提高模型的预测精度。本研究采用了一种基于乘法的注意力机制。

(4) 遗传算法(GA)优化: 遗传算法是一种全局优化算法，能够有效搜索模型的最优超参数组合，包括BiTCN、BiGRU和Attention的层数、神经元个数等。通过GA优化，可以显著提高模型的预测精度和泛化能力。

4. 实验结果与分析

本研究利用某风电场实际采集的风电功率数据进行实验验证。数据集被划分为训练集、验证集和测试集。实验采用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标。将GA-BiTCN-BiGRU-Attention模型与LSTM、CNN-LSTM、Attention-LSTM等先进算法进行对比。

实验结果表明，GA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的RMSE和MAE均显著低于其他对比算法，证明了该模型的优越性。此外，GA优化后的模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。

5. 结论

本文提出了一种基于遗传算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的风电功率预测算法。该算法充分利用了BiTCN、BiGRU和Attention的优势，并通过遗传算法对模型超参数进行优化，有效提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。实验结果验证了该模型的优越性，为提高风电功率预测水平提供了有效途径。未来的研究将关注如何进一步提升模型的泛化能力，并探索更先进的深度学习模型和优化算法，以应对更复杂的预测场景。

📣 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

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🎁  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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

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