【JCR一区级】Matlab实现黑猩猩优化算法Chimp-Transformer-GRU负荷数据回归预测算法研究-优快云博客

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摘要：

电力负荷预测在电力系统安全稳定运行和电力市场交易中至关重要。近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的负荷预测方法取得了显著进展。本文提出了一种新型的基于黑猩猩优化算法（Chimp Optimization Algorithm，COA）、Transformer 和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的负荷数据回归预测算法，即 Chimp-Transformer-GRU 算法。该算法利用 COA 对 Transformer 和 GRU 模型的参数进行优化，以提高模型的预测精度。通过 Matlab 实现该算法并进行仿真实验，结果表明，Chimp-Transformer-GRU 算法在预测精度和泛化能力方面均优于传统的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）算法。

关键词： 电力负荷预测；黑猩猩优化算法；Transformer；门控循环单元；回归预测

1. 引言

电力负荷预测是电力系统安全稳定运行和电力市场交易的基础。准确的负荷预测能够帮助电力公司制定合理的调度计划，提高电网运行效率，减少运营成本，并促进电力市场交易的有效进行。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的负荷预测方法受到越来越多的关注。其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）由于其能够处理时序数据的能力而被广泛应用于负荷预测领域。

传统的 RNN 模型，如 LSTM，在处理长期依赖关系方面存在局限性。Transformer 模型作为一种新型的深度学习模型，利用自注意力机制能够有效地捕捉数据中的长期依赖关系，并在自然语言处理领域取得了巨大的成功。近年来，Transformer 模型也被引入到负荷预测领域，并取得了一定的效果。

然而，现有基于 Transformer 的负荷预测模型存在一些问题。首先，模型参数的优化是一个复杂的问题，需要采用合适的优化算法。传统的梯度下降法容易陷入局部最优解，无法找到模型的最优参数。其次，Transformer 模型需要大量的训练数据才能取得较好的预测效果，而现实生活中往往难以获得足够的训练数据。

为了解决上述问题，本文提出了一种新型的基于 COA、Transformer 和 GRU 的负荷数据回归预测算法，即 Chimp-Transformer-GRU 算法。该算法利用 COA 对 Transformer 和 GRU 模型的参数进行优化，以提高模型的预测精度。COA 是一种新型的元启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力，能够有效地解决模型参数的优化问题。

2. 算法原理

2.1 黑猩猩优化算法

COA 是一种模拟黑猩猩觅食行为的元启发式优化算法。算法主要包括以下几个阶段：

初始化种群：随机生成一定数量的黑猩猩个体，每个个体代表一个潜在的解决方案。
探索阶段：黑猩猩个体随机搜索食物，并根据搜索到的食物质量更新自己的位置。
开发阶段：黑猩猩个体模仿周围个体的行为，并向食物更集中的区域移动。
更新位置：根据探索和开发阶段的搜索结果，更新每个黑猩猩个体的位置。
停止条件：当满足停止条件，例如达到最大迭代次数或目标函数值收敛时，算法结束。

2.2 Transformer 模型

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，能够有效地捕捉数据中的长期依赖关系。模型主要由编码器和解码器组成。编码器将输入数据转换为特征表示，解码器根据特征表示生成输出。

2.3 门控循环单元

GRU 是 RNN 模型的一种变体，它引入了门控机制，能够有效地解决 RNN 模型中梯度消失的问题。GRU 模型包含两个门控：重置门和更新门。重置门决定是否保留上一个时刻的记忆，更新门决定是否更新当前时刻的记忆。

2.4 Chimp-Transformer-GRU 算法

Chimp-Transformer-GRU 算法的流程如下：

数据预处理：对负荷数据进行清洗、归一化等预处理，将其转换为模型可接受的格式。
模型训练：利用 COA 对 Transformer 和 GRU 模型的参数进行优化。COA 的目标函数为模型的预测误差。
模型预测：利用训练好的模型对新的负荷数据进行预测。

3. 仿真实验

为了验证 Chimp-Transformer-GRU 算法的有效性，本文进行了仿真实验。实验数据集采用的是公开的电力负荷数据集。实验指标选用均方根误差 (Root Mean Squared Error, RMSE) 和平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE)。

实验结果表明，Chimp-Transformer-GRU 算法在预测精度和泛化能力方面均优于传统的 SVM 和 LSTM 算法。

4. 结论

本文提出了一种基于 COA、Transformer 和 GRU 的新型负荷数据回归预测算法，即 Chimp-Transformer-GRU 算法。该算法利用 COA 对 Transformer 和 GRU 模型的参数进行优化，提高了模型的预测精度。仿真实验结果表明，Chimp-Transformer-GRU 算法在预测精度和泛化能力方面均优于传统的 SVM 和 LSTM 算法。

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