【创新未发表】Matlab实现侏儒猫鼬优化算法DMO-GRU实现风电数据预测算法研究

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🔥 内容介绍

风电作为一种清洁的可再生能源，在全球能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。然而，风速的随机性、间歇性和波动性给风电场的运营带来了巨大的挑战。准确预测风电数据对于提高风电场发电效率、稳定电网运行至关重要。近年来，机器学习技术，特别是循环神经网络（RNN）模型，在风电数据预测方面展现出优越的性能。然而，传统 RNN 模型参数优化过程依赖于经验设置，缺乏针对性的优化策略，导致预测精度难以进一步提升。

本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法 (DMO) 的改进门控循环单元 (GRU) 网络，即 DMO-GRU 模型，用于风电数据预测。DMO 算法是一种新型的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。本文将 DMO 算法引入 GRU 模型参数优化过程，通过对模型权重和偏置进行优化，以提高模型预测精度。

本文首先介绍了风电数据预测的基本理论和常用方法，并详细阐述了 DMO 算法的原理和实现步骤。接着，基于 Matlab 软件平台搭建了 DMO-GRU 模型，并利用真实风电数据对其进行训练和测试。最后，通过对比实验，验证了 DMO-GRU 模型在风电数据预测方面的有效性，并分析了其优缺点。

关键词：风电数据预测、侏儒猫鼬优化算法、门控循环单元、Matlab

一、引言

风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越来越重要的角色。然而，风速的随机性、间歇性和波动性给风电场的运营带来了巨大的挑战。准确预测风电数据对于提高风电场发电效率、稳定电网运行至关重要。

近年来，机器学习技术，特别是循环神经网络（RNN）模型，在风电数据预测方面展现出优越的性能。RNN 模型能够有效地学习时间序列数据中的时序依赖关系，从而提高预测精度。然而，传统 RNN 模型参数优化过程依赖于经验设置，缺乏针对性的优化策略，导致预测精度难以进一步提升。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法 (DMO) 的改进门控循环单元 (GRU) 网络，即 DMO-GRU 模型，用于风电数据预测。DMO 算法是一种新型的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。本文将 DMO 算法引入 GRU 模型参数优化过程，通过对模型权重和偏置进行优化，以提高模型预测精度。

二、风电数据预测方法

2.1 风电数据预测的基本理论

风电数据预测是指利用历史风速数据和相关影响因素，建立数学模型，预测未来风速或风电功率。常用的预测方法包括：

• 统计学方法： 包括自回归移动平均模型 (ARMA)、自回归积分移动平均模型 (ARIMA) 等。

• 机器学习方法： 包括支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、循环神经网络 (RNN) 等。

2.2 门控循环单元 (GRU)

GRU 是 RNN 模型的一种变体，它引入了门控机制，有效地解决了 RNN 模型存在的梯度消失和梯度爆炸问题。GRU 模型主要包含两个门控：更新门和重置门。更新门控制信息传递到下一个时间步长的程度，而重置门控制当前时间步长对过去信息的遗忘程度。

三、侏儒猫鼬优化算法

3.1 算法原理

DMO 算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于侏儒猫鼬的觅食行为。算法的主要步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个潜在的解决方案。

2. 搜索食物：每个个体根据自己的位置和周围环境信息进行搜索，寻找最佳食物源。

3. 更新位置：根据搜索结果，每个个体更新自己的位置，朝着食物源方向移动。

4. 繁殖：根据个体适应度，进行繁殖操作，生成新的个体。

5. 重复步骤 2-4，直到满足停止条件。

3.2 算法实现步骤

DMO 算法的实现步骤如下：

1. 定义目标函数：根据具体问题，定义目标函数，用于评价个体适应度。

2. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个潜在的解决方案。

3. 循环迭代：

   • 计算每个个体的适应度值。

   • 根据适应度值选择最佳个体。

   • 根据最佳个体的位置更新其他个体的位置。

   • 产生新的个体，并进行适应度评估。

4. 停止条件：当满足停止条件时，输出最佳个体。

四、DMO-GRU 模型

4.1 模型结构

DMO-GRU 模型结构如图 1 所示。模型由 DMO 算法和 GRU 网络两部分组成。DMO 算法用于优化 GRU 网络的参数，而 GRU 网络则用于风电数据预测。

[图 1：DMO-GRU 模型结构]

4.2 模型训练

DMO-GRU 模型训练过程如下：

1. 将风电数据分为训练集和测试集。

2. 初始化 GRU 网络参数。

3. 使用 DMO 算法对 GRU 网络参数进行优化，目标函数为预测误差平方和。

4. 训练完成后，保存优化后的 GRU 网络参数。

4.3 模型预测

DMO-GRU 模型预测过程如下：

1. 使用训练好的 GRU 网络对测试集数据进行预测。

2. 计算预测误差，评价模型预测效果。

五、实验结果与分析

5.1 实验数据

本文使用某风电场 2019 年 1 月至 2020 年 12 月的实测风速数据进行训练和测试。

5.2 实验结果

通过对比实验，验证了 DMO-GRU 模型在风电数据预测方面的有效性。结果表明，DMO-GRU 模型相较于传统 GRU 模型，预测精度显著提高。

5.3 实验分析

DMO-GRU 模型的优点主要体现在以下方面：

• 提高了预测精度：DMO 算法能够有效地优化 GRU 网络参数，提高模型预测精度。

• 增强了模型泛化能力：DMO 算法的全局搜索能力，可以有效地防止模型陷入局部最优，从而增强模型泛化能力。

• 提高了模型训练效率：DMO 算法的收敛速度快，可以有效地提高模型训练效率。

六、结论与展望

本文提出了一种基于 DMO 算法的改进 GRU 网络，即 DMO-GRU 模型，用于风电数据预测。实验结果表明，DMO-GRU 模型在预测精度和泛化能力方面均优于传统 GRU 模型。

未来研究方向：

• 研究 DMO 算法的改进方法，进一步提高模型性能。

• 将 DMO-GRU 模型应用于其他时间序列数据预测问题。

• 研究 DMO-GRU 模型与其他预测方法的结合，构建更加高效的风电数据预测系统。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 于航,徐耀松.改进鹈鹕算法优化AM-GRU的瓦斯涌出量预测模型研究[J].控制工程, 2024(4).

[2] 高峰.基于改进鹈鹕算法的多目标优化算法研究[D].哈尔滨工程大学,2023.

[3] 郗涛,王锴,王莉静.基于优化VMD-GRU的滚动轴承剩余使用寿命预测[J].中国工程机械学报, 2024, 22(1):101-106.

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