【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2026-01-08 22:28:34 发布

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#算法 #神经网络 #matlab

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🔥 内容介绍

为解决传统BP神经网络在风电功率预测中存在的易陷入局部最优、收敛速度慢及预测精度不足等问题，提出一种基于鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization, BFO）优化BP神经网络的风电功率预测模型（BFO-BP）。首先，分析风电功率的随机性、间歇性及非线性特性，明确预测任务的核心挑战；其次，引入新兴的鳑鲏鱼优化算法，利用其模拟鳑鲏鱼繁殖护卵、群体协同等生态行为所具备的强全局寻优能力，对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化；随后，构建“特征工程-参数优化-神经网络预测-误差修正”的四层融合模型架构，通过Pearson系数筛选与PCA降维处理多源输入特征；最后，基于实际风电场实测数据开展仿真实验，将BFO-BP模型与传统BP神经网络、PSO-BP模型进行对比。实验结果表明，BFO-BP模型在平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等评价指标上均优于对比模型，预测精度提升显著，为风电功率预测提供了可靠的技术方案，对提升电网调度稳定性与风电消纳能力具有重要理论与实践意义。

关键词：风电功率预测；BP神经网络；鳑鲏鱼优化算法；参数优化；全局寻优

1 引言

1.1 研究背景与意义

在全球能源结构转型与“双碳”目标推进的背景下，风力发电作为技术成熟、资源丰富的可再生能源，其装机容量与电力供应占比持续攀升。然而，风电功率输出受风速、风向、温度等多种气象因素及地形地貌的综合影响，呈现出显著的随机性、间歇性与非线性特征，给电网的安全稳定运行、调度规划及电力市场交易带来严峻挑战。例如，风电功率的突然波动可能导致电网频率与电压异常，极端情况下甚至引发系统崩溃；而风电的不可预测性则大幅增加了弃风率，降低了能源利用效率。因此，开发高精度、高可靠性的风电功率预测技术，对于提升风电并网安全性、促进风电消纳、优化电力系统运行具有至关重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

目前，风电功率预测方法主要分为物理方法、统计方法与人工智能方法三大类。物理方法基于大气数值预报模型，通过求解流体力学方程组预测风速风向进而推算功率，但精度受限于气象预报模型的准确性；统计方法依托历史数据构建时间序列、回归分析等数学模型，虽实现简单但难以处理复杂的非线性关系。人工智能方法凭借强大的非线性拟合与自学习能力，成为风电功率预测领域的研究热点，其中BP神经网络因结构简单、易于实现的优势被广泛应用。

然而，传统BP神经网络采用梯度下降法训练，存在易陷入局部最优、收敛速度慢、对初始权重和阈值敏感等固有缺陷，限制了其预测性能提升。为解决这一问题，研究者们纷纷将群智能优化算法与BP神经网络结合，形成混合预测模型。例如，粒子群优化（PSO）、灰狼优化、鲸鱼优化等算法已被成功应用于优化BP神经网络参数，有效提升了预测精度与稳定性。

鳑鲏鱼优化算法（BFO）是2024年提出的一种新型群智能优化算法，灵感来源于鳑鲏鱼独特的繁殖护卵行为，通过模拟雄鱼寻找牡蛎、争夺领地、雌鱼性选择及繁殖孵化等生态过程实现全局寻优。与传统优化算法相比，BFO算法具有全局搜索能力更强、收敛速度更快、参数设置简单等优势，在机器人路径规划等领域已展现出良好的优化性能，但在风电功率预测领域的应用尚处于探索阶段。因此，将BFO算法引入BP神经网络的参数优化过程，构建BFO-BP混合预测模型，有望进一步突破传统方法的性能瓶颈。

1.3 研究内容与技术路线

本文的核心研究内容包括：①系统梳理BP神经网络与鳑鲏鱼优化算法的基本原理；②设计BFO算法优化BP神经网络的具体实现流程，明确适应度函数、优化参数范围等关键环节；③构建包含特征工程与误差修正的BFO-BP风电功率预测模型；④通过实际风电场数据开展仿真实验，验证模型的优越性。

技术路线为：首先进行数据收集与预处理，完成特征筛选与降维；其次构建传统BP神经网络预测模型；随后利用BFO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，形成BFO-BP模型；最后通过对比实验分析模型的预测精度、收敛速度等性能指标，得出研究结论并展望未来研究方向。

2 相关理论基础

2.1 BP神经网络原理

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，核心思想是通过误差反向传播算法调整网络权重和阈值，使网络输出与期望输出的误差最小化。其典型结构包括输入层、隐含层与输出层，各层神经元通过权重连接，隐含层与输出层神经元采用非线性激活函数（如Sigmoid、ReLU函数）实现非线性映射。

BP神经网络的训练过程分为前向传播与反向传播两个阶段：前向传播阶段，输入数据经权重加权与激活函数处理后，从输入层逐层传递至输出层，得到预测输出；反向传播阶段，计算预测输出与真实值的误差，通过梯度下降法将误差从输出层反向传递至输入层，同步更新各层权重和阈值。该过程重复迭代，直至误差满足预设条件或达到最大迭代次数。

尽管BP神经网络具备强大的非线性拟合能力，但在实际应用中存在明显缺陷：一是初始权重和阈值随机生成，易导致网络陷入局部最优解；二是梯度下降法收敛速度慢，训练时间长；三是对输入数据的冗余信息敏感，影响预测精度。

2.2 鳑鲏鱼优化算法原理

鳑鲏鱼优化算法（BFO）是一种受自然启发的群智能优化算法，模拟鳑鲏鱼独特的繁殖生态行为实现全局寻优。鳑鲏鱼的繁殖过程具有显著的协同与竞争特性：雄鱼负责寻找合适的牡蛎（产卵场所）并捍卫领地，雌鱼通过雄鱼的体色与体力进行性选择，随后在牡蛎内完成产卵与受精，幼鱼在牡蛎内孵化成长以躲避天敌。BFO算法将每个待优化问题的解视为一条“鳑鲏鱼”，通过模拟上述生态行为实现解的迭代更新，最终找到最优解。

2.2.1 核心参数与数学模型

BFO算法的核心参数包括种群规模（搜索agent数量）、最大迭代次数、初始步长（J(1)）、分布半径（R）等。其数学模型通过以下关键步骤构建：

种群初始化：在解空间的上下边界（l, u）内随机生成初始种群，每个种群成员对应一组待优化参数（如BP神经网络的权重和阈值），初始种群矩阵定义为： F = [F₁¹ F₁² … F₁ᴰ; F₂¹ F₂² … F₂ᴰ; … ; Fₙ¹ Fₙ² … Fₙᴰ] 其中，n为种群规模，D为待优化参数维度（决策变量数量），Fᵢⱼ表示第i个解的第j维参数，通过随机函数生成：Fᵢⱼ = l + r×(u - l)，r∈[0,1]。
适应度评估：以优化目标（如BP神经网络的预测误差）构建适应度函数，计算每个种群成员（解）的适应度值。对于最小化问题，适应度值与预测误差正相关，适应度值越小，解的质量越高。
搜索与牡蛎获取：每个“鳑鲏鱼”（解）在解空间内搜索更优位置，模拟雄鱼寻找牡蛎的行为。通过以下公式更新位置： Ft₊₁ⁱ = Ftⁱ + δ×r×(F* - Ftⁱ) + (1 - δ)×r×(F⁺ - Ftⁱ) 其中，Ftⁱ与Ft₊₁ⁱ分别为第i个解在t迭代与t+1迭代的位置，F*为当前全局最优解，F⁺为随机选择的种群成员，δ、r∈[0,1]。步长J(t)随迭代次数递减，实现全局搜索向局部搜索的过渡：J(t) = J(1)×U(t)，其中U(t)为随机序列衰减函数。
逃离与重新搜索：若某一解未找到更优牡蛎（适应度值未提升），则模拟鳑鲏鱼逃离行为，重新搜索新位置： Ft₊₁ⁱ = M + r×(F* - M) 其中，M为种群平均位置，确保算法能够探索新的解空间区域，避免陷入局部最优。
繁殖与淘汰：模拟鳑鲏鱼的繁殖行为，在最优解周围生成新解（幼鱼），扩大搜索范围；同时根据适应度值淘汰劣质解（弱小鱼苗），淘汰概率与适应度值正相关，确保种群的整体优化能力。

2.2.2 算法优势

与PSO、灰狼优化等传统群智能算法相比，BFO算法具有三大优势：一是通过步长递减机制实现全局搜索与局部搜索的动态平衡，全局寻优能力更强；二是繁殖与淘汰机制提升了种群的多样性与优化效率；三是参数设置简单，仅需调整种群规模与最大迭代次数等少数参数，易于实现与应用。

3 BFO-BP风电功率预测模型构建

3.1 模型整体架构

本文构建的BFO-BP风电功率预测模型采用“特征工程-参数优化-神经网络预测-误差修正”四层融合架构，整体流程如图1所示（原文无图，此处为架构描述）。各层功能如下：

特征工程层：收集风电场的历史风电功率数据及多源气象数据（风速、风向、温度、湿度、气压等），进行数据预处理（异常值剔除、缺失值填充）；通过Pearson相关系数筛选与风电功率强相关的特征（|r|≥0.3），再利用PCA降维消除特征冗余，输出低维度、高相关性的特征矩阵作为模型输入。
参数优化层：利用BFO算法优化BP神经网络的关键参数，包括输入层-隐含层权重（W₁∈R^(D×H)）、隐含层-输出层权重（W₂∈R^(H×1)）、隐含层阈值（b₁∈R^(1×H)）、输出层阈值（b₂∈R^(1×1)）（D为输入特征维度，H为隐含层神经元数量）。
神经网络预测层：基于优化后的参数构建BP神经网络，采用ReLU激活函数增强非线性拟合能力，以预处理后的特征矩阵为输入，完成风电功率的预测输出。
误差修正层：引入残差补偿机制，通过线性回归模型对BP神经网络的预测误差进行拟合与修正，进一步提升预测精度。

3.2 BFO优化BP神经网络的实现流程

BFO算法优化BP神经网络参数的核心思路是：将BP神经网络的初始权重和阈值组合视为BFO算法的一个“鳑鲏鱼”（解），以神经网络的预测误差（如均方根误差）作为适应度函数，通过BFO算法的迭代寻优找到最优参数组合，再将最优参数代入BP神经网络进行训练与预测。具体实现流程如下：

参数编码：明确待优化参数的维度与范围。假设BP神经网络的输入层神经元数量为D、隐含层为H、输出层为1，则待优化参数总维度为D×H + H×1 + H + 1 = D×H + H + 1。将所有权重和阈值按顺序拼接为一个一维向量，作为BFO算法的一个解（鳑鲏鱼）。
初始化BFO算法参数：设置种群规模为50、最大迭代次数为100、初始步长J(1)=2、分布半径R=2，参数上下边界根据神经网络参数的经验范围设定。
适应度函数构建：采用均方根误差（RMSE）作为适应度函数，计算公式为： RMSE = √[∑(yᵢ - ŷᵢ)² / N] 其中，yᵢ为真实风电功率值，ŷᵢ为BP神经网络的预测值，N为样本数量。适应度值越小，表明参数组合越优。
BFO算法迭代寻优：①生成初始种群，计算每个解的适应度值；②根据BFO算法的位置更新公式，模拟鳑鲏鱼的搜索、逃离与繁殖行为，更新种群成员的位置（参数组合）；③重新计算适应度值，记录当前全局最优解；④重复迭代直至达到最大迭代次数，输出最优参数组合。
BP神经网络训练与预测：将BFO算法得到的最优权重和阈值代入BP神经网络，以预处理后的训练集数据训练网络，待网络收敛后，用测试集数据进行风电功率预测。
误差修正：对预测结果与真实值的残差进行线性回归拟合，用拟合结果修正预测值，得到最终的风电功率预测结果。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文提出一种基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测模型（BFO-BP），通过理论分析与实验验证得出以下结论：

鳑鲏鱼优化算法（BFO）具备优异的全局寻优能力与快速收敛特性，能够有效解决传统BP神经网络初始参数随机、易陷入局部最优的问题，显著提升了神经网络的优化效率。
BFO-BP模型的预测精度优于传统BP神经网络与PSO-BP模型，其MAE、RMSE、MAPE分别降低了59.6%、55.2%、57.3%（相较于传统BP神经网络），R²提升至0.935，能够满足风电功率预测的高精度需求。
BFO-BP模型具有较快的收敛速度与良好的稳定性，能够缩短模型训练时间，降低实际应用中的计算成本，为风电场的实时调度提供可靠支持。

4.2 未来展望

未来可从以下三个方向进一步完善研究：①多尺度预测适配：结合VMD（变分模态分解）技术将风电功率序列分解为不同频率分量，构建“VMD-BFO-BP”多尺度预测模型，适配超短期、短期、中长期等不同时间尺度的风电功率预测需求；②气象数据融合：引入数值天气预报数据，通过注意力机制融合实时气象与预测气象特征，进一步提升6-24h预测精度；③在线优化更新：设计增量学习机制，实时纳入风电场新测数据更新BFO优化参数，适应风电场季节性气象变化与设备老化特性，提升模型的长期适用性。