【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-12-20 21:01:40 发布 · 342 阅读

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#算法 #神经网络 #matlab

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球“双碳”目标引领下，风能作为清洁、可再生能源的重要组成部分，其规模化开发与利用成为能源结构转型的核心方向之一。风力发电具有零碳排放、资源储量丰富等显著优势，但风电功率输出受风速、风向、空气密度等气象因素的复杂影响，呈现出强烈的随机性、波动性和间歇性特征。这种固有特性导致风电大规模并网时易引发电网电压波动、频率不稳定等问题，严重制约了风能资源的高效消纳与电网的安全稳定运行。

精准的风电功率预测是解决上述问题的关键技术支撑。通过提前获取可靠的风电功率预测结果，电网调度中心可科学制定发电计划、优化机组组合、合理配置储能资源，从而降低风电并网对电网的冲击，提升可再生能源消纳率，降低整体运行成本。因此，研发高精度、强鲁棒性的风电功率预测模型具有重要的理论价值与工程实践意义。

在众多风电功率预测方法中，反向传播（BP）神经网络因具备强大的非线性映射能力和自适应学习能力，成为该领域的主流模型之一。然而，传统BP神经网络存在明显缺陷：其一，网络初始权值和阈值通常随机生成，易陷入局部最优解，导致预测精度受限；其二，收敛速度缓慢，难以满足实时调度对预测效率的需求；其三，对复杂气象条件下的风电功率波动适应性较弱。为弥补这些不足，学者们常采用智能优化算法对BP神经网络进行改进，如粒子群优化、遗传算法等，但这类算法在处理高维度、强非线性的风电预测问题时，仍存在全局搜索能力不足、易早熟收敛等问题。

角蜥蜴算法（Horned Lizard Optimization Algorithm, HLOA）是一种新型元启发式优化算法，灵感源于角蜥蜴的生存行为（如拟态伪装、喷射血液防御等）。该算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置简单等优势，在复杂优化问题中展现出优异的性能。基于此，本研究提出将角蜥蜴算法与BP神经网络相结合，构建HLOA-BP风电功率预测模型。通过角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，改善网络的收敛性能与预测精度，为风电功率预测提供一种新的有效解决方案。

二、相关理论基础

（五）HLOA-BP预测模型流程

1. 采集风电功率及相关气象数据，进行缺失值、异常值处理和归一化预处理；

2. 划分训练集和测试集，确定BP神经网络结构；

3. 初始化角蜥蜴算法参数，编码优化变量，定义适应度函数；

4. 运行角蜥蜴算法优化BP神经网络初始权值和阈值，得到最优参数组合；

5. 用最优参数训练BP神经网络，构建HLOA-BP预测模型；

6. 将测试集输入HLOA-BP模型，得到风电功率预测结果，对预测结果进行反归一化处理，计算预测误差指标；

7. 分析模型预测性能，若满足要求则输出预测结果；否则调整模型参数重新训练。

四、关键挑战与未来优化方向

（一）关键挑战

极端气象条件适应性不足：当前模型在极端天气（如暴雨、暴雪、强台风）下的预测精度有所下降，因极端天气下气象数据波动剧烈，风电功率与气象因素的非线性关系更复杂，现有模型难以精准捕捉。
多时间尺度预测能力有限：本研究主要针对短期风电功率预测（小时级），对于超短期（分钟级）和中长期（日/周级）预测，模型的结构和参数需要重新调整，现有模型的多时间尺度适应性较弱。
数据质量依赖性强：模型预测精度高度依赖输入数据的质量，若实际应用中气象数据存在大量缺失或严重误差，将显著影响模型性能，而现有数据预处理方法对复杂缺失模式的处理效果有限。
模型复杂度与实时性平衡难题：HLOA-BP模型虽提升了预测精度，但相较于传统BP神经网络，模型复杂度增加，计算耗时延长，难以满足电网实时调度对预测模型快速响应的需求。

（二）未来优化方向

引入注意力机制优化模型结构：在BP神经网络中引入注意力机制，让模型自动关注对风电功率影响更大的气象因素和历史数据，提升模型对复杂气象条件的适应性，尤其是极端天气下的预测精度。
构建多时间尺度预测模型：针对不同时间尺度（超短期、短期、中长期）的风电功率预测需求，设计自适应调整网络结构和参数的HLOA-BP模型，实现多时间尺度的精准预测。
融合多源数据与先进数据预处理技术：融合卫星遥感气象数据、数值天气预报数据等多源数据，丰富输入信息；采用深度学习方法（如生成对抗网络）处理复杂缺失模式的数据集，提升数据质量。
模型轻量化与并行计算优化：通过剪枝、量化等轻量化技术简化HLOA-BP模型结构，降低计算复杂度；结合GPU并行计算技术加速模型训练和预测过程，平衡模型精度与实时性。
多算法融合优化策略：将角蜥蜴算法与其他智能优化算法（如遗传算法、模拟退火算法）融合，构建混合优化算法，进一步提升对BP神经网络权值和阈值的优化效果，增强模型性能。

五、研究总结与展望

本研究针对传统BP神经网络在风电功率预测中易陷入局部最优、收敛速度慢、预测精度低等问题，提出了基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的HLOA-BP风电功率预测模型。通过角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，有效改善了网络的训练性能；选取风速、风向等5个气象因素作为输入变量，经数据预处理后构建训练集和测试集；通过实验验证与传统BP神经网络、PSO-BP模型的对比，结果表明HLOA-BP模型在预测精度、收敛速度和鲁棒性上均具有显著优势，能准确捕捉风电功率的波动特征，为风电功率预测提供了一种有效的新方法。

未来，随着风电规模化发展和电网智能化水平的提升，风电功率预测的精度和实时性要求将进一步提高。后续研究将重点围绕极端天气适应性、多时间尺度预测、模型轻量化等关键问题展开，通过引入注意力机制、融合多源数据、优化算法结构等方式持续提升模型性能。期望通过本研究及后续优化工作，为风电资源的高效消纳和电网的安全稳定运行提供更有力的技术支撑，推动新型电力系统的构建与发展。