【创新未发表】Matlab实现蝗虫优化算法GOA-Kmean-Transformer-BiLSTM负荷预测算法研究-优快云博客

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摘要

电力负荷预测是电力系统安全稳定运行的关键环节之一。近年来，深度学习技术在负荷预测领域取得了显著进展，但传统方法存在着模型参数难以优化、特征提取能力有限等问题。本文提出了一种基于蝗虫优化算法（GOA）、K 均值聚类算法、Transformer 模型和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的电力负荷预测算法，旨在提高负荷预测精度。该算法首先利用 GOA 算法优化 K 均值聚类算法的聚类中心，将历史负荷数据划分为多个子集，并提取每个子集的特征信息；然后将这些特征信息输入到 Transformer 模型中，利用其强大的特征提取能力进行特征融合；最后，将 Transformer 模型的输出作为 BiLSTM 网络的输入，进行负荷预测。实验结果表明，本文提出的 GOA-Kmean-Transformer-BiLSTM 算法在预测精度和稳定性方面均优于传统的负荷预测算法，展现了其在电力负荷预测领域应用的潜力。

关键词：电力负荷预测；蝗虫优化算法；K 均值聚类；Transformer；双向长短期记忆网络

1. 引言

电力负荷是电力系统运行的重要指标，精确的负荷预测对于电力系统安全稳定运行、优化资源配置、提高能源利用效率具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习方法在负荷预测领域得到了广泛应用。然而，传统的深度学习模型在负荷预测中也存在一些不足，例如：

**模型参数难以优化：**深度学习模型通常包含大量的参数，需要进行复杂的训练过程才能找到最优参数，且易陷入局部最优解。
**特征提取能力有限：**传统的深度学习模型在处理时间序列数据时，往往需要人工提取特征，而这些特征可能无法完全反映数据的内在规律，限制了模型的预测精度。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于 GOA、K 均值聚类、Transformer 和 BiLSTM 的电力负荷预测算法。该算法利用 GOA 算法优化 K 均值聚类算法的聚类中心，将历史负荷数据划分为多个子集，并提取每个子集的特征信息；然后将这些特征信息输入到 Transformer 模型中，利用其强大的特征提取能力进行特征融合；最后，将 Transformer 模型的输出作为 BiLSTM 网络的输入，进行负荷预测。

2. 算法原理

2.1 蝗虫优化算法 (GOA)

GOA 是一种模拟蝗虫群体行为的智能优化算法。算法通过模拟蝗虫的运动方式，例如觅食、避障、集群等行为，对优化问题的解空间进行搜索。GOA 算法具有以下优点：

**全局搜索能力强：**算法通过模拟蝗虫的群体行为，可以有效地探索解空间，避免陷入局部最优解。
**参数设置简单：**算法只需要设置少量参数，便于操作和使用。
**易于并行化：**算法可以方便地进行并行化处理，提高算法效率。

2.2 K 均值聚类算法

K 均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据样本划分为 K 个不同的簇。算法的目标是找到 K 个聚类中心，使得每个数据样本与其最近的聚类中心的距离最小。

2.3 Transformer 模型

Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，在自然语言处理领域取得了显著成功。Transformer 模型能够有效地捕获时间序列数据中的长距离依赖关系，并进行特征提取和融合。

2.4 双向长短期记忆网络 (BiLSTM)

BiLSTM 是一种特殊的循环神经网络，能够同时学习时间序列数据的正向和反向信息。BiLSTM 模型能够有效地捕获时间序列数据的时序信息，并进行负荷预测。

3. 算法流程

本文提出的 GOA-Kmean-Transformer-BiLSTM 负荷预测算法流程如下：

**数据预处理：**对历史负荷数据进行清洗、归一化等预处理操作。
**特征提取：**利用 GOA 优化 K 均值聚类算法的聚类中心，将历史负荷数据划分为多个子集，并提取每个子集的特征信息，例如均值、方差、自相关系数等。
**特征融合：**将每个子集的特征信息输入到 Transformer 模型中，利用其强大的特征提取能力进行特征融合。
**负荷预测：**将 Transformer 模型的输出作为 BiLSTM 网络的输入，进行负荷预测。
**反归一化：**将预测结果反归一化，得到最终的负荷预测值。

4. 实验结果

本文利用电力系统历史负荷数据对提出的 GOA-Kmean-Transformer-BiLSTM 算法进行验证，并与传统负荷预测算法进行比较。实验结果表明，本文提出的算法在预测精度和稳定性方面均优于传统的负荷预测算法。

5. 结论

本文提出了一种基于 GOA、K 均值聚类、Transformer 和 BiLSTM 的电力负荷预测算法。该算法通过 GOA 算法优化 K 均值聚类算法的聚类中心，提取每个子集的特征信息；利用 Transformer 模型进行特征融合，并使用 BiLSTM 模型进行负荷预测。实验结果表明，本文提出的算法在预测精度和稳定性方面均优于传统的负荷预测算法，展现了其在电力负荷预测领域应用的潜力。

6. 未来展望

未来将进一步研究以下方向：