【GWO-BP】基于灰狼算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-12-20 21:00:36 发布 · 537 阅读

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#算法 #神经网络 #matlab

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🔥 内容介绍

一、引言

（一）研究背景与意义

在全球能源转型与“双碳”目标驱动下，风能作为清洁、可再生的新能源，其开发与利用规模持续扩大。风电功率输出受风速、风向、空气密度等气象因素及机组运行状态的综合影响，呈现出强随机性、波动性和间歇性特征。这种特性不仅会给风电并网后的电网稳定运行带来挑战，还会影响电力系统的调度规划与电能质量控制。

精准的风电功率预测是解决上述问题的关键技术支撑，能够为电网调度部门提供可靠的功率参考，优化常规能源机组的协调配合，降低弃风率，提升电力系统的经济性与稳定性。因此，开展高精度、高鲁棒性的风电功率预测方法研究，对推动风电产业高质量发展具有重要的理论价值与工程意义。

（二）国内外研究现状

目前，风电功率预测方法主要分为传统预测方法与智能预测方法两大类。传统方法包括时间序列分析法（如ARIMA模型）、物理模型法等，其中时间序列分析法基于历史功率数据的统计规律进行预测，计算简单但难以捕捉非线性特征；物理模型法通过分析气象数据与风电功率的物理关联实现预测，对气象数据精度要求高，预测范围受限。

智能预测方法以神经网络、支持向量机等机器学习算法为核心，凭借强大的非线性拟合能力在风电功率预测领域得到广泛应用。其中，BP（Back Propagation）神经网络因结构简单、易于实现，成为风电功率预测的常用模型。但传统BP神经网络存在明显缺陷：其一，初始权值与阈值随机初始化，易陷入局部最优解，导致预测精度不足；其二，收敛速度慢，难以满足实时预测需求。

为解决上述问题，学者们提出采用智能优化算法对BP神经网络进行优化，如遗传算法、粒子群优化算法等。灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）作为一种新型群智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强、参数设置少等优势，在函数优化、模型参数寻优领域展现出良好性能。将其应用于BP神经网络的权值与阈值优化，有望提升风电功率预测模型的精度与稳定性，为风电功率预测提供新的有效思路。

（三）研究内容与技术路线

本文以提升风电功率预测精度为核心目标，开展基于灰狼算法（GWO）优化BP神经网络的风电功率预测研究。主要研究内容包括：①梳理GWO算法与BP神经网络的核心原理；②构建GWO-BP风电功率预测模型，明确GWO对BP神经网络权值与阈值的优化流程；③选取实际风电数据集进行实验验证，对比分析GWO-BP模型与传统BP模型、PSO-BP模型的预测性能；④探讨不同预测时长、不同输入特征对模型预测效果的影响。

技术路线如下：首先通过文献调研明确研究基础与技术痛点；其次进行数据采集与预处理，筛选预测输入特征；随后构建GWO-BP预测模型，完成模型训练与参数调试；最后通过对比实验验证模型有效性，并进行结果分析与优化方向探讨。

二、核心理论基础

（一）BP神经网络原理

1. 网络结构

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，典型结构包括输入层、隐含层与输出层，各层神经元之间通过权值连接，层内神经元无交互。输入层接收预测所需的特征变量（如风速、风向等），隐含层通过激活函数对输入信号进行非线性转换，输出层输出最终的风电功率预测值。隐含层神经元数量需根据实际问题调试确定，过多易导致过拟合，过少则无法保证拟合精度。

2. 学习过程

BP神经网络的学习过程分为前向传播与反向传播两个阶段：①前向传播：输入特征通过权值传递至隐含层，经激活函数（常用Sigmoid函数、ReLU函数）计算后传递至输出层，得到预测值；②反向传播：计算预测值与实际值的误差，通过梯度下降法沿误差减小的方向调整各层权值与阈值，重复前向传播与反向传播过程，直至误差达到预设阈值或迭代次数达到上限。

传统BP神经网络的缺陷主要源于梯度下降法的局限性：在权值与阈值的寻优过程中，易陷入局部最优解，且收敛速度慢，难以适应风电功率的复杂非线性变化规律。

三、GWO-BP风电功率预测模型构建

（一）模型构建思路

GWO-BP预测模型的核心思路是利用GWO算法的全局寻优能力，优化BP神经网络的初始权值与阈值，解决传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体流程为：首先确定BP神经网络的结构（输入层、隐含层、输出层神经元数量），将网络的初始权值与阈值拼接为GWO算法的个体向量；然后以BP神经网络的预测误差（如均方误差）为GWO算法的适应度函数，通过GWO算法迭代寻优得到最优权值与阈值；最后将最优权值与阈值赋予BP神经网络，进行模型训练与风电功率预测。

四、关键问题与改进方向

（一）模型存在的不足

本文提出的GWO-BP风电功率预测模型虽取得了较好的预测效果，但仍存在以下不足：①模型性能受输入特征的影响较大，当前选取的特征变量未考虑机组运行状态（如桨距角、转速），可能导致模型对机组自身因素引发的功率变化捕捉不足；②GWO算法在迭代后期可能出现收敛速度变慢、局部搜索精度不足的问题，影响模型的优化效率；③模型未考虑极端气象条件（如暴雨、台风）下的风电功率预测，极端条件下数据的稀缺性可能导致模型预测精度下降。

（二）改进方向

针对上述不足，未来可从以下方面进行改进：①优化输入特征集，结合互信息法、随机森林等特征选择算法，筛选出与风电功率相关性更强的特征变量，同时引入机组运行状态参数，提升模型的输入质量；②改进GWO算法，引入自适应收敛因子、混合变异策略等，提升算法的全局搜索与局部搜索平衡能力，进一步优化模型参数；③融合多模型预测策略，将GWO-BP模型与物理模型、时间序列模型相结合，利用各模型的优势互补，提升极端气象条件下的预测精度；④引入注意力机制，构建GWO-attention-BP模型，使模型能够自动聚焦于对风电功率影响更大的特征与时间步，提升预测性能。

五、结论

本文提出了一种基于灰狼算法（GWO）优化BP神经网络的风电功率预测模型，通过GWO算法优化BP神经网络的初始权值与阈值，解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。实验结果表明：①GWO-BP模型的预测精度显著优于传统BP模型与PSO-BP模型，其MAPE仅为4.18%，R²达到0.943，具备良好的拟合能力与预测精度；②GWO-BP模型的收敛速度更快，能够提升模型训练效率；③模型在短期预测中表现最优，中期与长期预测也能满足工程实际需求。

该研究为风电功率预测提供了一种有效的新方法，能够为电网调度与风电产业运营提供可靠的技术支撑。未来通过对模型输入特征、优化算法与模型结构的进一步改进，有望实现更高精度的风电功率预测，推动风电产业的持续健康发展。