【SCI一区】Matlab实现花朵授粉优化算法FPA-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测算法研究

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摘要

风电功率预测对于电力系统的稳定运行至关重要，准确预测风电功率可以有效提高电力系统的可靠性和经济性。本文提出了一种基于花朵授粉优化算法（FPA）优化的卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制（CNN-LSTM-Attention）风电功率预测模型。该模型利用CNN提取风速数据的空间特征，LSTM捕捉风电功率的时间序列特征，Attention机制则重点关注关键特征，并使用FPA优化模型参数，提升模型预测精度。实验结果表明，该模型在多种风电场数据上的预测效果优于传统方法，具有较高的预测精度和泛化能力，为风电功率预测提供了新的思路和方法。

关键词：风电功率预测，花朵授粉优化算法，卷积神经网络，长短期记忆网络，注意力机制

引言

近年来，随着全球能源结构调整和节能减排目标的推进，风电产业得到快速发展。风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键，准确预测风电功率可以有效提高电网调度效率，降低弃风率，提升风电消纳能力，进而促进风电产业的可持续发展。

传统的风电功率预测方法主要包括统计方法、物理模型方法和人工神经网络方法。统计方法易受数据噪声的影响，预测精度有限；物理模型方法需要大量先验信息，模型建立复杂，难以适应复杂多变的风电场环境；人工神经网络方法具有较好的非线性拟合能力，但存在过拟合和参数优化困难等问题。

为了解决传统方法的不足，近年来，深度学习技术被广泛应用于风电功率预测领域，并取得了显著成果。深度学习方法能够自动提取数据特征，有效解决数据噪声和复杂模型建立的问题，提高预测精度。其中，卷积神经网络（CNN）擅长提取空间特征，长短期记忆网络（LSTM）擅长捕捉时间序列特征，注意力机制可以有效识别关键特征，这些方法在风电功率预测中都有着广泛的应用。

然而，现有的深度学习风电功率预测模型仍然存在一些不足。例如，模型参数的优化需要大量时间和计算资源，模型的泛化能力还有待提升。为了解决这些问题，本文提出了一种基于FPA优化的CNN-LSTM-Attention风电功率预测模型。该模型将FPA引入深度学习模型参数优化，有效提升了模型的预测精度和泛化能力，为风电功率预测提供了新的思路和方法。

模型结构

本研究提出的FPA-CNN-LSTM-Attention风电功率预测模型结构如图1所示。该模型主要包含四个部分：数据预处理、CNN特征提取层、LSTM时间序列特征提取层、Attention机制和FPA优化。

数据预处理

首先对风电场数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。数据清洗去除异常值，数据归一化将数据缩放到0-1之间，便于模型训练。

CNN特征提取层

CNN擅长提取空间特征，可以有效捕捉风速数据中的空间变化信息。本研究采用一层卷积层和一层池化层，对预处理后的风速数据进行特征提取，获得空间特征。

LSTM时间序列特征提取层

LSTM擅长捕捉时间序列特征，可以有效学习风电功率随时间的变化规律。本研究采用多层LSTM网络，对CNN提取的特征进行时间序列特征提取，获得风电功率的时间序列信息。

Attention机制

Attention机制可以有效识别关键特征，提高模型的预测精度。本研究在LSTM层输出结果基础上添加注意力机制，对LSTM输出的特征进行加权，重点关注对风电功率预测影响较大的特征，进一步提高模型的预测精度。

FPA优化

FPA是一种新型的启发式优化算法，能够有效解决多目标优化问题，具有较强的搜索能力和全局优化能力。本研究将FPA应用于CNN-LSTM-Attention模型参数优化，通过FPA搜索最优参数组合，提高模型的预测精度和泛化能力。

结论

本文提出了一种基于FPA优化的CNN-LSTM-Attention风电功率预测模型，并通过实验验证了该模型的有效性。该模型利用CNN提取风速数据的空间特征，LSTM捕捉风电功率的时间序列特征，Attention机制识别关键特征，并使用FPA优化模型参数，提高了模型的预测精度和泛化能力。该模型在风电功率预测领域具有较高的应用价值，为未来风电功率预测研究提供了新的方向。

未来展望

未来研究可以从以下几个方面进行探索：