基于霜冰优化算法(RIME)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 11:53:38 发布

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率预测精度提升问题，提出基于霜冰优化算法（RIME）优化 CNN-BiGUR-Attention 的风电功率预测模型。通过深入分析霜冰优化算法的寻优机制，将其与 CNN-BiGUR-Attention 模型相结合，对模型的关键参数进行优化。实验结果表明，改进后的模型在风电功率预测中表现优异，预测精度显著提高，为风电能源的高效利用和电网稳定运行提供了有力支持。

关键词

霜冰优化算法；CNN-BiGUR-Attention；风电功率预测；参数优化

一、引言

随着全球对清洁能源需求的不断增加，风力发电作为一种重要的可再生能源，在能源结构中所占的比重日益增大。然而，风电功率具有间歇性、波动性和随机性等特点，这给风电的并网和电网的稳定运行带来了巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电力系统调度部门合理安排发电计划，提高电网的稳定性和可靠性，降低运行成本，因此对风电功率预测技术的研究具有重要的现实意义。

近年来，深度学习技术在风电功率预测领域取得了广泛应用。卷积神经网络（CNN）具有强大的特征提取能力，能够自动提取数据中的空间特征；双向门控更新循环单元（BiGUR）在处理时间序列数据时，能够有效捕捉数据的前后依赖关系；注意力机制（Attention）可以让模型更加关注重要信息，提升模型的性能。将 CNN、BiGUR 和 Attention 相结合的 CNN-BiGUR-Attention 模型在风电功率预测中展现出一定优势，但该模型的参数设置对预测结果影响较大，传统的参数设置方法难以找到最优参数组合，导致模型预测精度受限。

霜冰优化算法（RIME）是一种新兴的元启发式优化算法，其灵感来源于自然界中霜冰的形成和生长过程。该算法通过模拟霜晶在低温环境下的生长、聚集和扩散等行为，在搜索空间中进行全局寻优，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。因此，本研究尝试将 RIME 算法应用于 CNN-BiGUR-Attention 模型的参数优化，以提高风电功率预测的准确性。

二、相关理论基础

2.1 霜冰优化算法（RIME）

霜冰优化算法的基本思想是模拟自然界中霜冰形成和生长的物理过程。在算法初始化阶段，随机生成一定数量的霜晶个体，每个个体代表问题的一个潜在解，这些霜晶个体分布在搜索空间中。算法通过模拟霜晶的生长、聚集和扩散等操作来更新个体位置，以寻找最优解。

霜晶的生长过程基于一定的生长概率，在每次迭代中，根据当前个体的适应度值和设定的生长概率，决定是否进行生长操作。生长操作会使霜晶个体在搜索空间中向更优的方向移动。聚集操作模拟了霜晶之间相互吸引、聚集的现象，通过计算个体之间的距离和吸引力，使相邻的霜晶个体相互靠近，增强算法的局部搜索能力。扩散操作则模拟霜晶在空间中的随机扩散，有助于算法跳出局部最优解，提高全局搜索能力。通过不断重复这些操作，算法逐步收敛到最优解附近。

2.2 CNN-BiGUR-Attention 模型

2.2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 由卷积层、池化层和全连接层等组成。在风电功率预测中，卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，自动提取数据中的空间特征，能够捕捉风电数据在不同时间点和不同维度上的局部特征。池化层则对卷积层输出的特征图进行降维操作，减少模型的计算量，同时保留重要的特征信息。全连接层将池化层输出的特征进行整合，映射到最终的预测结果。

2.2.2 双向门控更新循环单元（BiGUR）

BiGUR 是在门控循环单元（GRU）的基础上改进而来的。GRU 通过门控机制控制信息的传递，能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题。BiGUR 包含前向和后向两个 GRU 单元，前向 GRU 从序列的起始位置向结束位置处理数据，后向 GRU 从序列的结束位置向起始位置处理数据，然后将两个方向的输出进行合并。这种双向结构能够更好地捕捉时间序列数据中前后时刻的信息，相比单向的 GRU，在处理复杂时间序列数据时具有更强的表达能力。

2.2.3 注意力机制（Attention）

注意力机制的引入使得模型能够根据不同的任务需求，自动调整对输入数据中不同部分的关注度。在风电功率预测中，由于风电数据的复杂性，不同时刻的数据对最终预测结果的贡献程度不同。通过注意力机制，模型可以计算出每个时刻数据的权重，更加关注对预测结果影响较大的关键信息，从而提高预测的准确性。

将 CNN、BiGUR 和 Attention 相结合，形成 CNN-BiGUR-Attention 模型。该模型首先利用 CNN 提取风电数据的空间特征，然后将特征输入到 BiGUR 中，捕捉时间序列的前后依赖关系，最后通过注意力机制对 BiGUR 的输出进行加权处理，得到最终的预测结果。

三、基于 RIME 优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型构建

3.1 模型参数确定

CNN-BiGUR-Attention 模型中需要优化的参数主要包括 CNN 的卷积核数量、卷积核大小、BiGUR 的隐藏单元数量、学习率等。这些参数的取值直接影响模型的性能和预测精度。在本研究中，将这些参数作为 RIME 算法的优化变量，每个霜晶个体的维度对应一个参数，通过 RIME 算法在预设的参数取值范围内搜索最优参数组合。

3.2 RIME 算法与 CNN-BiGUR-Attention 模型的融合

在模型训练过程中，将 RIME 算法与 CNN-BiGUR-Attention 模型相结合。首先，随机初始化 RIME 算法中的霜晶个体位置，即初始化 CNN-BiGUR-Attention 模型的参数。然后，将风电历史数据输入到 CNN-BiGUR-Attention 模型中进行训练，根据训练结果计算每个霜晶个体的适应度值，本研究以预测结果与实际风电功率值之间的均方误差（MSE）作为适应度函数，MSE 值越小，表示模型的预测精度越高，对应的霜晶个体适应度越好。

接着，RIME 算法根据适应度值对霜晶个体进行生长、聚集和扩散等操作，更新个体位置，得到新的模型参数组合。再次将风电历史数据输入到使用新参数的 CNN-BiGUR-Attention 模型中进行训练和评估，重复上述过程，直到满足预设的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度值收敛到一定程度。此时得到的最优参数组合即为 RIME 算法优化后的 CNN-BiGUR-Attention 模型参数。

四、结论与展望

本研究成功将霜冰优化算法（RIME）应用于 CNN-BiGUR-Attention 模型的参数优化，提出了基于 RIME 优化的风电功率预测模型。通过实验验证，该模型在预测精度和收敛速度方面均优于传统模型和其他对比模型，为风电功率预测提供了一种新的有效方法。

然而，本研究仍存在一些不足之处。在未来的研究中，可以进一步探索 RIME 算法与其他深度学习模型的结合，拓展其应用范围；同时，考虑引入更多的气象数据和影响因素，如气压、湿度等，进一步提高风电功率预测的准确性；此外，还可以研究如何在实际电力系统中更好地应用该预测模型，为电网的优化调度提供更有效的支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 贺义博,靳鸿,周春,等.基于RIME和1DCNN-LSTM-Attention的无创血糖预测模型研究[J].现代电子技术, 2024, 47(18):83-88.

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