✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知，求助可私信。
🔥 内容介绍
摘要: 风电预测对于提高电网的稳定性和可靠性至关重要。然而，风速的间歇性和波动性使得准确预测风电功率输出极具挑战性。本文提出一种基于牛顿拉夫逊优化算法(Newton-Raphson Optimization Algorithm, NRBO)改进的双向时间卷积网络(Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN)与双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)融合注意力机制(Attention Mechanism)的风电预测算法，即NRBO-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法首先利用BiTCN提取风电功率时间序列数据的局部特征，然后利用BiGRU捕捉其长程依赖关系，并结合注意力机制突出关键时间步长的影响。最后，采用NRBO算法优化模型参数，提高预测精度和泛化能力。通过对实际风电功率数据的实验验证，结果表明，NRBO-BiTCN-BiGRU-Attention算法在预测精度和稳定性方面均优于传统的预测模型，具有显著的工程应用价值。
关键词: 风电预测；牛顿拉夫逊优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；时间序列预测
1. 引言
随着全球能源结构转型和可再生能源的大规模并网，风电在电力系统中的占比日益提升。然而，风电具有高度的间歇性和波动性，其功率输出受多种因素影响，如风速、风向、湍流强度等，使得精确预测风电功率成为保障电网安全稳定运行的关键环节。准确的风电功率预测可以有效地提高电力系统调度效率，降低弃风率，并优化能源资源配置。
近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高风电预测精度提供了新的途径。循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)及其变体，如长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)，因其能够捕捉时间序列数据的长程依赖关系而被广泛应用于风电预测。然而，RNN类模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或爆炸问题，且计算复杂度较高。
时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)凭借其并行计算能力和对长序列数据的良好处理能力，也成为风电预测领域的研究热点。BiTCN进一步提升了模型对时间序列数据双向信息的捕捉能力。然而，单纯的BiTCN或BiGRU模型可能无法充分提取时间序列数据的关键特征，影响预测精度。
注意力机制(Attention Mechanism)能够有效地突出关键特征的影响，提高模型的表达能力。将注意力机制与BiTCN和BiGRU相结合，可以更好地捕捉风电功率时间序列数据的关键信息，提升预测精度。此外，传统的优化算法，如梯度下降法，在模型参数优化过程中容易陷入局部最优解。因此，本文提出利用牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)对模型参数进行优化，以期获得更优的预测效果。
2. 算法模型
本文提出的NRBO-BiTCN-BiGRU-Attention算法模型框架如图1所示。该模型主要由四个部分组成：BiTCN层、BiGRU层、注意力层和NRBO优化器。
(1) BiTCN层: BiTCN层利用多个具有因果卷积的卷积层提取风电功率时间序列数据的局部特征。因果卷积保证了模型不会“窥探”未来的信息，符合时间序列数据的特点。 BiTCN层能够有效地捕捉时间序列数据的局部模式和周期性变化。
(2) BiGRU层: BiGRU层在BiTCN层的基础上，进一步捕捉风电功率时间序列数据的长程依赖关系。BiGRU能够有效地处理长序列数据，并避免梯度消失或爆炸问题。
(3) 注意力层: 注意力层计算每个时间步长的权重，突出关键时间步长的影响，从而提高模型的表达能力和预测精度。本文采用基于Scaled Dot-Product Attention的注意力机制。
(4) NRBO优化器: NRBO算法利用目标函数的二阶导数信息，能够更快地收敛到最优解，并避免陷入局部最优解。相比于传统的梯度下降法，NRBO算法具有更快的收敛速度和更高的精度。
3. 实验结果与分析
本文选取某风电场的实际风电功率数据进行实验验证，并与传统的预测模型，如LSTM、GRU、TCN等进行比较。实验结果表明，NRBO-BiTCN-BiGRU-Attention算法在预测精度方面显著优于其他模型。具体而言，NRBO-BiTCN-BiGRU-Attention算法的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均较低，说明该算法具有更高的预测精度和稳定性。 实验还分析了不同参数设置对模型性能的影响，并对模型的泛化能力进行了评估。
4. 结论
本文提出了一种基于NRBO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法。该算法有效地结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用NRBO算法优化模型参数，提高了风电功率预测的精度和稳定性。实验结果验证了该算法的有效性和优越性，为提高风电预测精度和促进电力系统稳定运行提供了新的技术手段。未来的研究工作将着重于探索更有效的特征提取方法和模型优化算法，进一步提高风电预测的精度和鲁棒性，并研究该算法在不同风电场和不同气候条件下的适用性。
📣 部分代码
end
% 训练集和测试集划分
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.9; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1)
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🎁 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 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
