【光伏预测】基于蜣螂优化算法DBO优化Transformer回归预测实现光伏预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

近年来，随着全球能源结构转型和可再生能源技术的快速发展，光伏发电在能源体系中扮演着越来越重要的角色。准确的光伏发电功率预测对于电力系统安全稳定运行、提高光伏并网比例以及促进电力市场交易至关重要。传统的光伏预测方法往往存在精度不足、泛化能力弱等问题。为了提升光伏预测的精度和泛化能力，本文提出了一种基于蜣螂优化算法 (DBO) 优化 Transformer 回归预测模型。该模型利用 Transformer 的强大特征提取能力，并结合 DBO 算法对模型参数进行优化，从而实现对光伏发电功率的高精度预测。

1. 引言

光伏发电作为一种清洁、可再生能源，在全球能源结构转型中扮演着举足轻重的角色。随着光伏发电规模的不断扩大，准确的光伏发电功率预测对电力系统安全稳定运行、提高光伏并网比例、促进电力市场交易以及优化能源管理至关重要。然而，光伏发电功率受天气、时间、季节等因素的影响，具有强烈的随机性和波动性，传统的预测方法往往难以准确预测光伏发电功率。

近年来，深度学习技术在光伏预测领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。其中，Transformer 模型因其强大的特征提取能力和并行计算能力，在自然语言处理、机器翻译等领域取得了巨大成功，并逐渐应用于光伏预测领域。然而，传统的 Transformer 模型存在着参数众多、训练过程复杂、容易陷入局部最优等问题，限制了其在光伏预测中的应用效果。

为了提升光伏预测的精度和泛化能力，本文提出了一种基于蜣螂优化算法 (DBO) 优化 Transformer 回归预测模型。该模型利用 DBO 算法对 Transformer 模型参数进行优化，并结合 Transformer 的强大特征提取能力，从而实现对光伏发电功率的高精度预测。

2. 光伏预测模型

2.1 Transformer 模型

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它可以有效地提取输入数据中的长距离依赖关系，并具有并行计算能力，使其在自然语言处理、机器翻译等领域取得了巨大成功。Transformer 模型主要由编码器和解码器组成，其中编码器将输入数据编码为特征向量，解码器根据编码后的特征向量生成输出结果。

2.2 蜣螂优化算法 (DBO)

DBO 算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于蜣螂滚动粪球的行为。DBO 算法具有以下特点：

• 全局搜索能力强: DBO 算法通过滚动粪球的行为模拟了全局搜索过程，可以有效地避免陷入局部最优。
• 鲁棒性强: DBO 算法对参数设置的敏感度较低，具有较强的鲁棒性。
• 易于实现: DBO 算法的实现比较简单，容易理解和操作。

2.3 基于 DBO 优化 Transformer 回归预测模型

本文提出的基于 DBO 优化 Transformer 回归预测模型，利用 DBO 算法对 Transformer 模型参数进行优化，从而提高模型的预测精度。模型的具体流程如下：

1. 数据预处理: 对光伏发电功率数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等。
2. 模型训练: 利用 DBO 算法对 Transformer 模型参数进行优化，并使用训练数据对模型进行训练。
3. 模型预测: 使用训练好的模型对未来光伏发电功率进行预测。

3. 实验结果与分析

为了验证本文提出的模型的有效性，我们在公开的光伏发电功率数据集上进行了实验，并与其他常用预测方法进行了对比。实验结果表明，本文提出的模型在预测精度和泛化能力方面均取得了优异的效果。

4. 结论

本文提出了一种基于蜣螂优化算法 (DBO) 优化 Transformer 回归预测模型，该模型利用 DBO 算法对 Transformer 模型参数进行优化，从而实现对光伏发电功率的高精度预测。实验结果表明，本文提出的模型具有较高的预测精度和泛化能力，能够有效提升光伏发电功率预测的准确性。

5. 未来工作

未来，我们将继续研究以下几个方面：

• 探索更加高效的优化算法，进一步提高模型的预测精度。
• 结合其他数据源，例如气象数据、负荷数据等，提高模型的预测准确性。
• 研究模型在不同场景下的应用，例如光伏发电功率预测、光伏并网调度等

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘自然,王煜轩.基于深度卷积GRU的转子系统故障诊断[J].组合机床与自动化加工技术, 2023(1):101-104.

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[3] 张龙,甄灿壮,易剑昱,等.双通道特征融合CNN-GRU齿轮箱故障诊断[J].振动与冲击, 2021, 40(19):8.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.19.030.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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