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摘要: 风电预测对于提高电力系统稳定性和经济性至关重要。然而，风速的非线性、间歇性和随机性使得准确预测风电功率极具挑战性。本文提出了一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）、双向时间卷积网络（Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN）、双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）和注意力机制的混合风电预测模型，命名为DBO-BiTCN-BiGRU-Attention。该模型利用BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征，BiGRU捕捉长期依赖关系，注意力机制则赋予不同时间步长不同的权重，从而提升模型的预测精度。DBO算法则用于优化模型超参数，提高模型的泛化能力。通过与其他先进算法的对比实验，验证了该模型在风电预测任务中的有效性和优越性。
关键词: 风电预测；蜣螂优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；SCI2区
1. 引言
随着全球能源结构调整和对清洁能源的需求日益增长，风电作为一种重要的可再生能源，其在电力系统中的占比不断提升。然而，风能具有显著的间歇性和随机性，其功率输出难以预测，给电力系统的调度和运行带来了巨大的挑战。准确预测风电功率对于提高电力系统稳定性、减少弃风率、降低发电成本以及提高电网的经济效益至关重要。
传统的风电预测方法主要包括物理模型法、统计方法和人工智能方法。物理模型法需要大量的实测数据和复杂的计算过程，其预测精度受模型参数和气象条件的影响较大。统计方法，如ARIMA模型，虽然简单易用，但其对非线性数据的处理能力有限。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于神经网络的预测方法因其强大的非线性拟合能力和学习能力，成为风电预测领域的研究热点。
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），因其能够有效处理时间序列数据而被广泛应用于风电预测。然而，传统的RNN模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或爆炸的问题，影响预测精度。为了解决这个问题，本文引入了双向RNN结构，并结合时间卷积网络和注意力机制，构建了一种更加有效的风电预测模型。
2. 模型构建
本文提出的DBO-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要由四个部分组成：双向时间卷积网络（BiTCN）、双向门控循环单元（BiGRU）、注意力机制和蜣螂优化算法（DBO）。
(1) 双向时间卷积网络 (BiTCN): BiTCN 通过在时间维度上进行双向卷积操作，能够有效地提取风电功率时间序列的局部特征，捕捉时间序列中的前后文信息。相比于单向卷积，BiTCN能够更好地捕捉时间序列的双向依赖关系，提高预测精度。
(2) 双向门控循环单元 (BiGRU): BiGRU 是一种改进的RNN模型，能够有效地解决RNN模型中梯度消失和爆炸的问题，并能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。BiGRU通过双向结构，能够从过去和未来的信息中提取特征，从而更好地理解时间序列的动态变化。
(3) 注意力机制 (Attention): 注意力机制能够赋予时间序列中不同时间步长的特征不同的权重，从而突出关键信息，提高模型的预测精度。本文采用了一种基于自注意力的机制，使模型能够学习时间序列中不同时间步长之间的关系，并根据其重要性分配不同的权重。
(4) 蜣螂优化算法 (DBO): DBO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。本文利用DBO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的超参数，例如卷积核大小、卷积层数、GRU单元数量等，提高模型的泛化能力和预测精度。
3. 实验结果与分析
本文选取了某风电场一年份的实测风电功率数据作为训练集和测试集。实验中，将本文提出的DBO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他先进的风电预测模型进行了对比，包括LSTM、GRU、BiLSTM、BiGRU以及其他基于优化算法的模型。评价指标采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。
实验结果表明，DBO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE三个指标上均取得了最佳的预测效果。这表明，DBO算法有效地优化了模型的超参数，BiTCN和BiGRU的结合有效地提取了风电功率时间序列的局部和全局特征，而注意力机制则进一步提高了模型的预测精度。
4. 结论
本文提出了一种基于DBO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，该模型有效地结合了时间卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制的优点，并利用DBO算法优化模型超参数，从而提高了风电功率预测的精度和泛化能力。实验结果表明，该模型优于其他先进的预测模型。未来研究将集中在以下几个方面：探索更有效的特征提取方法；研究更先进的优化算法；以及将该模型应用于不同类型和规模的风电场。
📣 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)
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🔗 参考文献
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🌈 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
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