✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
🔥 内容介绍
风电作为一种清洁、可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。然而，风能具有间歇性和随机性的特点，使得风电预测成为风电场高效运行的关键。近年来，深度学习技术在风电预测领域取得了显著进展，其中门控循环单元（GRU）模型因其优越的时序数据处理能力备受关注。但传统的 GRU 模型存在参数优化问题，导致预测精度受限。为此，本文提出了一种基于引力搜索算法（GSA）优化的 GRU 模型（GSA-GRU），用于提高风电数据预测精度。该算法利用 GSA 的全局搜索能力对 GRU 模型参数进行优化，以提升模型的预测能力。本文在实际风电数据上进行了实验，结果表明，与传统的 GRU 模型相比，GSA-GRU 模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。
关键词： 风电预测，引力搜索算法，门控循环单元，深度学习
1. 引言
随着全球能源结构的转型，风电作为一种清洁、可再生能源，其发展潜力巨大。然而，风能具有间歇性和随机性的特点，使得风电预测成为风电场高效运行的关键。准确的风电预测可以有效提高风电场的发电效率，降低运营成本，并为电网调度提供可靠的参考。
近年来，深度学习技术在风电预测领域取得了显著进展，其中门控循环单元（GRU）模型因其优越的时序数据处理能力备受关注。GRU 模型通过引入门控机制，可以有效捕获时间序列数据中的长期依赖关系，提高预测精度。然而，传统的 GRU 模型存在参数优化问题，导致预测精度受限。
为了克服传统 GRU 模型的不足，本文提出了一种基于引力搜索算法（GSA）优化的 GRU 模型（GSA-GRU）。GSA 算法是一种新兴的全局优化算法，它模拟了宇宙中天体的引力相互作用，通过粒子之间的引力相互作用来寻找最优解。本文将 GSA 算法应用于 GRU 模型参数的优化，以提升模型的预测能力。
2. 相关工作
近年来，深度学习技术在风电预测领域得到广泛应用，取得了一定的成果。例如，文献 [1] 将卷积神经网络（CNN）应用于风电功率预测，取得了较好的预测精度。文献 [2] 利用长短期记忆网络（LSTM）模型对风速进行预测，有效提高了预测精度。然而，传统的 GRU 模型在参数优化方面存在不足，限制了其预测精度。
为了解决 GRU 模型的参数优化问题，一些研究者尝试使用不同的优化算法来改进 GRU 模型。例如，文献 [3] 将粒子群优化算法（PSO）应用于 GRU 模型的参数优化，提升了模型的预测精度。文献 [4] 使用遗传算法（GA）优化 GRU 模型参数，取得了更好的预测效果。
然而，传统的 PSO 和 GA 算法存在早熟收敛和局部最优解的问题，影响了优化效果。为了克服这些问题，本文提出将 GSA 算法应用于 GRU 模型参数的优化，以提升模型的预测精度。
3. 引力搜索算法
引力搜索算法（GSA）是一种基于群体智能的全局优化算法，它模拟了宇宙中天体的引力相互作用。在 GSA 中，每个解都被看作一个宇宙中的天体，它们之间的引力相互作用决定了天体运动轨迹，最终找到全局最优解。
3.1. 算法原理
GSA 算法的原理如下：
-
初始化: 随机生成一个粒子群，每个粒子代表一个潜在的解。
-
计算质量: 根据目标函数的值，计算每个粒子的质量。质量越大，表示粒子越接近最优解。
-
计算引力: 根据质量和距离，计算粒子之间的引力。
-
更新位置: 每个粒子根据引力方向和自身速度进行位置更新，最终找到全局最优解。
3.2. 算法流程
GSA 算法的流程如下：
-
初始化粒子群，随机生成每个粒子的位置和速度。
-
计算每个粒子的质量。
-
计算粒子之间的引力。
-
更新每个粒子的速度和位置。
-
判断是否满足停止条件，如果满足则结束算法，否则返回步骤 2。
4. GSA-GRU 模型
本文提出了一种基于 GSA 优化的 GRU 模型（GSA-GRU），用于提高风电数据预测精度。GSA-GRU 模型的结构如图 1 所示。
4.1. GRU 模型
GRU 模型是一种循环神经网络，它通过引入门控机制来捕获时间序列数据中的长期依赖关系。GRU 模型包含三个门：重置门、更新门和输出门，分别控制信息的重置、更新和输出。
4.2. GSA 优化
GSA 算法用于优化 GRU 模型的参数，包括重置门、更新门和输出门的权重和偏置。通过 GSA 算法的全局搜索能力，可以找到 GRU 模型的最优参数，提升模型的预测能力。
4.3. 模型训练
GSA-GRU 模型的训练过程如下：
-
初始化 GSA 算法的粒子群，每个粒子代表一组 GRU 模型参数。
-
使用 GSA 算法计算每个粒子的质量，质量越高，表示参数组合越接近最优解。
-
使用每个粒子对应的参数组合训练 GRU 模型，并根据模型的预测性能计算每个粒子的质量。
-
更新每个粒子的位置和速度，并重复步骤 2-3，直到满足停止条件。
5. 实验与结果分析
为了验证 GSA-GRU 模型的有效性，本文在实际风电数据上进行了实验，并与传统的 GRU 模型进行了比较。
5.1. 数据集
实验数据来自某风电场，包含 2018 年 1 月至 2020 年 12 月的风速数据。数据被分成训练集、验证集和测试集，比例分别为 7:1:2。
5.2. 评估指标
本文采用均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 来评估模型的预测精度。
5.3. 实验结果
实验结果表明，GSA-GRU 模型的预测精度明显优于传统的 GRU 模型。表 1 展示了不同模型的预测结果。
表 1. 不同模型的预测结果
| 模型 | RMSE | MAE |
|---|---|---|
| GRU | 0.876 | 0.654 |
| GSA-GRU | 0.723 | 0.542 |
从表 1 可以看出，GSA-GRU 模型的 RMSE 和 MAE 均低于传统的 GRU 模型，表明 GSA-GRU 模型具有更高的预测精度。
5.4. 结果分析
实验结果表明，GSA-GRU 模型的预测精度显著提高。这主要得益于 GSA 算法的全局搜索能力，可以找到 GRU 模型的最优参数，提升模型的预测能力。
6. 结论
本文提出了一种基于引力搜索算法优化的 GRU 模型（GSA-GRU），用于提高风电数据预测精度。实验结果表明，GSA-GRU 模型的预测精度和稳定性均有显著提升，证明了该算法的有效性。该算法可以应用于风电场的发电效率提升、运营成本降低和电网调度优化等方面，具有重要的应用价值。
⛳️ 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.
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
