【风电预测】基于非洲秃鹫优化算法AVOA优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测附matlab代码

matlab科研社

已于 2024-11-06 20:27:40 修改

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于 2024-07-17 20:21:21 首次发布

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摘要：风电功率预测是风电场高效运行和电力系统稳定运行的关键环节。近年来，深度学习方法在风电功率预测方面取得了显著进展，其中卷积神经网络 (CNN) 和长短记忆网络 (LSTM) 凭借其强大的非线性拟合能力，成为热门研究方向。然而，传统的 CNN-LSTM 模型在处理风电功率时间序列数据时存在以下不足：1) 无法有效提取时间序列数据的全局特征；2) 缺乏对不同时间尺度特征的重视。为了解决这些问题，本文提出一种基于非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络模型 (CNN-LSTM-Attention) 进行风电功率预测。该模型利用 CNN 提取风电功率时间序列数据的空间特征，LSTM 捕捉时间特征，注意力机制赋予不同时间尺度特征不同的权重，AVOA 算法对模型参数进行优化，最终实现准确的风电功率预测。

1. 引言

风能作为一种清洁、可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。风电功率预测作为风电场运营和电力系统稳定运行的关键环节，对于提高风电场的经济效益和电力系统可靠性具有重要意义。然而，风电功率受多种因素影响，具有高度的随机性和复杂性，对风电功率进行准确预测是一项极具挑战性的任务。

近年来，深度学习方法凭借其强大的非线性拟合能力，在风电功率预测领域取得了显著进展。其中，卷积神经网络 (CNN) 和长短记忆网络 (LSTM) 成为热门研究方向。CNN擅长提取空间特征，而 LSTM 擅长捕捉时间特征，两者结合可以有效提取风电功率时间序列数据的复杂特征。然而，传统的 CNN-LSTM 模型在处理风电功率时间序列数据时仍然存在以下不足：

无法有效提取时间序列数据的全局特征：传统的 CNN-LSTM 模型仅利用局部信息进行预测，无法有效提取时间序列数据的全局特征，导致预测结果的准确性有限。
缺乏对不同时间尺度特征的重视：风电功率的时间序列数据包含不同时间尺度的特征，例如短期趋势、长期趋势等，传统模型无法有效区分和利用这些特征，导致预测结果不够精准。

为了解决上述问题，本文提出一种基于非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络模型 (CNN-LSTM-Attention) 进行风电功率预测。该模型利用 CNN 提取风电功率时间序列数据的空间特征，LSTM 捕捉时间特征，注意力机制赋予不同时间尺度特征不同的权重，AVOA 算法对模型参数进行优化，最终实现准确的风电功率预测。

2. 模型结构

本文提出的 CNN-LSTM-Attention 模型结构如图 1 所示，主要包含四个部分：

卷积神经网络 (CNN)：用于提取风电功率时间序列数据的空间特征。
长短记忆网络 (LSTM)：用于捕捉时间特征。
注意力机制 (Attention)：用于赋予不同时间尺度特征不同的权重。
非洲秃鹫优化算法 (AVOA)：用于对模型参数进行优化。

2.1 卷积神经网络 (CNN)

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核对输入数据进行特征提取，池化层用于降维和提取特征的鲁棒性，全连接层将特征向量映射到输出空间。在本文模型中，CNN 用于提取风电功率时间序列数据的空间特征，例如风速、风向等。

2.2 长短记忆网络 (LSTM)

LSTM 是一种特殊的循环神经网络，具有记忆功能，可以有效处理时间序列数据。LSTM 的核心思想是通过门控机制来控制信息的流动，以解决传统循环神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题。在本文模型中，LSTM 用于捕捉风电功率时间序列数据的时序特征，例如短期趋势、季节性等。

2.3 注意力机制 (Attention)

注意力机制是一种机制，它可以赋予不同输入特征不同的权重，以突出重要特征，抑制不重要特征。在本文模型中，注意力机制用于赋予不同时间尺度特征不同的权重，以提高模型的预测精度。

2.4 非洲秃鹫优化算法 (AVOA)

AVOA 是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了非洲秃鹫的狩猎行为，通过群体合作来寻找最优解。在本文模型中，AVOA 用于对模型参数进行优化，以提高模型的预测精度。

3. 模型训练

模型训练过程主要包括以下步骤：

数据预处理：对风电功率时间序列数据进行清洗、归一化等预处理操作。
模型训练：使用训练数据集训练 CNN-LSTM-Attention 模型，并使用 AVOA 算法对模型参数进行优化。
模型评估：使用测试数据集评估模型的预测性能，并根据评估结果调整模型参数。

4. 实验结果

为了验证本文提出的 CNN-LSTM-Attention 模型的有效性，使用真实的风电功率数据进行实验。实验结果表明，本文模型在预测精度方面优于传统模型，并且具有更好的泛化能力。

5. 结论

本文提出一种基于非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络模型 (CNN-LSTM-Attention) 进行风电功率预测。该模型有效地结合了 CNN、LSTM、Attention 和 AVOA 的优势，在处理风电功率时间序列数据时取得了良好的预测效果。未来，我们将继续研究如何进一步提高模型的预测精度，并探索将该模型应用于其他领域，例如电力负荷预测、交通流量预测等。