基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-11 08:09:26 发布

Matlab算法改进和仿真定制工程师

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文章标签：算法 cnn matlab

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🔥 内容介绍

本研究鉴于风电功率预测的复杂性与不确定性，提出基于北方苍鹰算法优化卷积神经网络 - 双向门控循环单元 - 注意力机制（CNN-BiGRU-Attention）的风电功率预测模型。借助北方苍鹰算法对 CNN-BiGRU-Attention 模型参数进行寻优，充分融合 CNN 的局部特征提取、BiGRU 的时序信息处理及 Attention 对关键特征聚焦的优势，结合多源数据开展预测。实验表明，该模型相比传统方法与未优化模型，预测精度显著提高，为风电功率精准预测和电力系统稳定运行提供了有力技术支撑。

关键词

北方苍鹰算法；CNN-BiGRU-Attention；风电功率预测；时间序列；参数优化

一、引言

（一）研究背景

在全球能源结构加速向清洁化转型的背景下，风力发电凭借可再生、无污染的特性，在能源领域的地位愈发重要。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等气象因素以及设备运行状态等多方面影响，呈现出显著的随机性、间歇性和非线性特征。这种不稳定的输出特性给电力系统的稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易带来了诸多挑战。例如，预测误差可能导致电力系统备用容量规划不合理，增加发电成本，甚至威胁电网安全稳定运行。因此，探索高精度的风电功率预测方法成为当前风电领域的研究重点。

（二）研究目的与意义

本研究旨在构建基于北方苍鹰算法优化 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测模型，通过北方苍鹰算法对 CNN-BiGRU-Attention 模型参数进行优化，提升模型对风电功率复杂特征的提取能力和预测准确性。准确的风电功率预测能够帮助电力调度部门合理安排发电计划，优化资源配置，降低调峰成本；有助于风电场运营商提前规划设备维护，提高运营管理水平，增强风电市场竞争力。从学术角度看，本研究探索新的智能优化算法与深度学习模型结合在风电功率预测中的应用，丰富了该领域的研究方法和理论。

（三）国内外研究现状

在风电功率预测领域，早期多采用传统统计方法，如时间序列分析、灰色预测模型等，这些方法对平稳数据有一定预测效果，但难以应对风电功率的复杂变化。随着人工智能技术发展，机器学习算法如支持向量机、随机森林等被应用于该领域，一定程度上提升了预测性能，但在处理长序列数据和复杂特征提取方面存在局限。

近年来，深度学习在时间序列预测中展现强大优势。CNN 可自动提取数据局部特征，BiGRU 通过双向信息传递能更好捕捉时序数据的前后文信息，Attention 机制可使模型聚焦重要特征。已有研究将 CNN、BiGRU 和 Attention 结合用于风电功率预测并取得成果，但模型参数优化多采用经验设定或简单搜索方法，难以获取最优参数组合。北方苍鹰算法作为新兴智能优化算法，具有高效的全局搜索和局部开发能力，将其应用于 CNN-BiGRU-Attention 模型参数优化，在风电功率预测领域的研究尚不多见，具有较大探索价值。

二、相关算法与模型原理

（一）北方苍鹰算法原理

北方苍鹰算法是受北方苍鹰捕食行为启发而提出的元启发式优化算法。在自然界中，北方苍鹰凭借敏锐的视觉和精准的捕猎策略锁定并捕获猎物。算法模拟这一过程，将待优化问题的解视为苍鹰个体，种群由多个苍鹰个体组成。算法包含全局探索和局部开发两个阶段：

全局探索阶段：模拟苍鹰在广阔区域搜索猎物的行为，通过随机生成位置和独特的更新策略，使苍鹰个体在搜索空间中广泛探索，寻找潜在的最优解区域，避免算法陷入局部最优。

局部开发阶段：模拟苍鹰发现猎物后精准围捕的行为，苍鹰个体在当前最优解附近进行细致搜索，不断更新自身位置，逐步逼近全局最优解。通过两阶段交替进行，北方苍鹰算法能高效搜索最优解，适用于深度学习模型参数优化。

（二）CNN-BiGRU-Attention 模型原理

卷积神经网络（CNN）：CNN 的核心由卷积层和池化层构成。卷积层通过卷积核在输入数据上滑动，提取数据局部特征，不同卷积核可捕捉不同特征模式；池化层对卷积层输出进行降维，减少数据量同时保留关键特征，提升模型计算效率和泛化能力。在风电功率预测中，CNN 能有效提取风电数据时间维度上的局部特征，如短时间内的功率波动模式。

双向门控循环单元（BiGRU）：BiGRU 由前向 GRU 和后向 GRU 组成，前向 GRU 从序列起始端向末端传递信息，后向 GRU 从序列末端向起始端传递信息。这种双向信息传递机制使 BiGRU 能同时利用时间序列的过去和未来信息，更全面捕捉时间序列的长期依赖关系和变化趋势，适合处理风电功率这类复杂时序数据。

注意力机制（Attention）：注意力机制可使模型根据不同特征对预测结果的重要程度，自动分配权重，聚焦关键特征。在风电功率预测中，通过该机制，模型可重点关注对风电功率影响大的因素，如风速突变、极端天气等，提高预测准确性。CNN-BiGRU-Attention 模型将三者结合，先由 CNN 提取局部特征，再经 BiGRU 处理时序信息，最后通过 Attention 聚焦关键特征，实现对风电功率的有效预测。

（三）北方苍鹰算法优化 CNN-BiGRU-Attention 的原理

北方苍鹰算法优化 CNN-BiGRU-Attention 模型时，将 CNN-BiGRU-Attention 模型的关键参数，如 CNN 的卷积核数量、大小，BiGRU 的隐藏单元个数，学习率等，编码为苍鹰个体的位置向量。优化过程中，以模型在训练集或验证集上的预测误差（如均方误差）作为适应度函数，北方苍鹰算法通过全局探索和局部开发不断更新苍鹰个体位置，即调整模型参数。当满足预设终止条件（如达到最大迭代次数）时，最优位置对应的参数组合即为优化后的模型参数，从而提升 CNN-BiGRU-Attention 模型的预测性能。

三、基于北方苍鹰算法优化 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测模型构建

（一）数据采集与预处理

数据采集：收集与风电功率相关的多源数据，包括历史风电功率数据、气象数据（风速、风向、气温、气压、湿度等）以及时间信息（日期、时刻、工作日 / 周末等）。数据可来源于风电场的 SCADA 系统、气象监测站等，数据时间分辨率通常为 15 分钟或 30 分钟。

数据预处理：对采集数据进行清洗，去除重复、缺失和异常数据。对于缺失值，采用线性插值、时间序列插值等方法填补；对于异常值，通过统计分析和领域知识识别修正。为加快模型训练速度和提高效果，对数据进行归一化处理，将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间，常用方法有最小 - 最大归一化和 Z - 分数归一化。

（二）模型结构设计

输入层设计：将预处理后的多源数据按时间步长组织作为输入层输入。考虑到风电功率与多因素相关，选取前 24 个时间步的风电功率、气象数据和时间信息作为输入，时间步长可根据实验结果调整优化。

CNN 层设计：构建 CNN 网络层，设置合适的卷积层数量、卷积核大小和数量等参数。例如，采用 2 层卷积层，第一层设置 32 个大小为 3 的卷积核，第二层设置 64 个大小为 3 的卷积核，通过卷积操作提取数据局部特征。

BiGRU 层设计：将 CNN 层输出连接到 BiGRU 层，设置 BiGRU 的层数和隐藏单元个数。如采用 2 层 BiGRU，每层 128 个隐藏单元，利用 BiGRU 处理时间序列信息，捕捉数据长期依赖关系。

Attention 层设计：在 BiGRU 层后添加 Attention 层，通过计算不同时刻特征的权重，使模型聚焦关键特征。

输出层设计：输出层采用全连接层，将 Attention 层输出映射为风电功率预测值。由于风电功率是连续数值，输出层激活函数采用线性函数，直接输出预测结果。

（三）模型训练与参数优化

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究成功构建基于北方苍鹰算法优化 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测模型。通过分析北方苍鹰算法、CNN-BiGRU-Attention 模型原理，结合多源数据完成数据预处理、模型结构设计、训练与参数优化等工作。实验表明，该模型相比传统预测方法及未优化模型，预测精度显著提升，为风电功率预测提供了有效技术手段。

（二）研究展望

尽管本研究取得一定成果，但仍有改进空间。未来可进一步探索北方苍鹰算法更优的参数设置和优化策略，提高算法搜索效率和优化效果。同时，考虑结合其他先进深度学习模型或优化算法，进一步提升模型对复杂风电数据的处理能力；增加更多影响风电功率的因素，如湍流强度、空气密度等，丰富模型输入信息；针对极端气象条件建立专门处理机制，提高模型在特殊场景下的预测准确性；加强模型在实际风电场中的应用部署和验证，推动风电功率预测技术发展和应用。