基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

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于 2025-07-01 11:42:51 发布

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文章标签：算法 cnn matlab

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🔥 内容介绍

针对风电功率受多种复杂因素影响，具有强随机性与波动性，导致传统预测模型精度欠佳的问题，本研究提出基于麻雀优化算法（SSA）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。利用 SSA 强大的全局寻优能力，对 CNN-BiGRU-Attention 模型的关键参数进行优化，增强模型对风电功率序列特征的提取与学习能力。实验结果表明，该模型相较于传统预测模型，在预测精度上有显著提升，能为电力系统调度与规划提供更可靠的依据。

关键词

麻雀优化算法；CNN-BiGRU-Attention；风电功率预测；参数优化；时间序列预测

一、引言

随着全球能源结构向清洁能源转型，风电在电力供应中的占比持续攀升。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等自然因素影响显著，呈现出高度的随机性与波动性。准确预测风电功率，有助于电力系统合理安排发电计划、降低弃风率、提高电网运行的稳定性与经济性。

传统的风电功率预测方法，如时间序列分析法、灰色预测模型等，在处理复杂非线性数据时存在局限性，难以满足实际需求。近年来，深度学习凭借强大的特征提取与学习能力，在风电功率预测领域得到广泛应用。其中，CNN-BiGRU-Attention 模型结合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取优势、双向门控循环单元（BiGRU）对时间序列长短期依赖关系的处理能力，以及注意力机制（Attention）对关键信息的聚焦能力，展现出良好的预测潜力。但该模型的性能受超参数影响较大，传统的经验设置或随机搜索方式难以找到最优参数组合，易导致模型陷入局部最优，影响预测精度。

麻雀优化算法（SSA）是一种新型智能优化算法，通过模拟麻雀觅食和反捕食行为进行全局寻优，具有搜索效率高、收敛速度快、不易陷入局部最优等特点。将 SSA 应用于 CNN-BiGRU-Attention 模型参数优化，有望进一步提升模型的预测性能。因此，开展基于 SSA 优化 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测研究具有重要的理论价值与现实意义。

二、相关理论基础

（一）CNN-BiGRU-Attention 模型

卷积神经网络（CNN）：CNN 通过卷积层和池化层对数据进行特征提取。卷积层利用卷积核在数据上滑动，提取局部特征；池化层则对卷积层输出进行降维，减少计算量并防止过拟合。在风电功率预测中，CNN 能够有效提取风电数据的局部特征，如短时间内的功率变化趋势。

双向门控循环单元（BiGRU）：BiGRU 是门控循环单元（GRU）的改进版本，由正向和反向两个 GRU 组成，能够同时从过去和未来两个方向处理时间序列数据，更好地捕捉序列的长短期依赖关系。GRU 通过重置门和更新门控制信息的流动，解决了传统循环神经网络（RNN）的梯度消失问题。在风电功率预测中，BiGRU 可充分利用历史和未来的功率信息，提高预测准确性。

注意力机制（Attention）：注意力机制模拟人类视觉注意力，使模型能够自动聚焦于输入数据中的关键信息。在风电功率预测中，不同时刻的功率数据对预测结果的贡献程度不同，注意力机制通过计算各时刻数据的权重，增强模型对重要信息的学习能力，提升预测性能。

三、基于 SSA 优化的 CNN-BiGRU-Attention 风电功率预测模型

（一）优化目标与参数选择

本研究以预测误差最小化为优化目标，选取 CNN-BiGRU-Attention 模型中对预测性能影响较大的超参数作为 SSA 的优化对象，包括 CNN 的卷积核数量、卷积核大小、BiGRU 的隐藏层神经元数量、学习率、注意力机制的权重系数等。通过优化这些参数，使模型能够更好地适应风电功率数据的特点，提高预测精度。

（二）SSA 优化 CNN-BiGRU-Attention 流程