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摘要: 风电功率具有间歇性和波动性，准确预测风电功率对电力系统稳定运行至关重要。本文提出一种基于人工蜂鸟算法 (Artificial Honey Bee Algorithm, AHA) 优化的双向时间卷积网络 (Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN) 与双向门控循环单元 (Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU) 结合注意力机制 (Attention Mechanism) 的风电功率预测模型，简称AHA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用BiTCN提取风电功率时间序列中的局部特征，BiGRU捕捉长期依赖关系，注意力机制突出关键时间步长的影响，并通过AHA算法优化模型参数，从而提高预测精度和稳定性。通过与其他先进算法的对比实验，验证了AHA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的优越性。
关键词: 风电功率预测；人工蜂鸟算法；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
随着全球能源结构调整和环境保护意识的增强，风能作为一种清洁可再生能源得到了广泛应用。然而，风电功率的间歇性和波动性给电力系统的安全稳定运行带来了巨大挑战。准确预测风电功率输出是解决这一问题的关键，对于电力系统调度、负荷预测和能源交易等方面具有重要的意义。
传统的风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和人工智能方法。物理模型法依赖于复杂的物理过程模拟，计算量大且精度受限；统计模型法，如ARIMA模型，简单易用，但对非线性时间序列的拟合能力较弱；近年来，人工智能方法，特别是深度学习技术，由于其强大的非线性拟合能力和特征学习能力，在风电功率预测领域取得了显著进展。
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 擅长提取局部特征，循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 擅长捕捉时间序列的长期依赖关系。近年来，双向卷积神经网络 (BiTCN) 和双向门控循环单元 (BiGRU) 作为CNN和RNN的改进版本，在时间序列预测中表现出色。BiTCN能够同时提取过去和未来的局部特征，而BiGRU则能够更好地处理长序列数据中的梯度消失问题。此外，注意力机制能够赋予模型对不同时间步长的权重，突出关键时间步长的影响，从而提高预测精度。
然而，现有基于深度学习的风电功率预测模型大多依赖于人工经验设定超参数，这可能会影响模型的预测性能。为了解决这个问题，本文提出一种基于人工蜂鸟算法 (AHA) 优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型。AHA算法是一种新型的元启发式优化算法，具有寻优速度快、全局搜索能力强等优点，能够有效地优化模型参数，提高预测精度。
2 模型构建
本节详细介绍AHA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的结构和算法流程。
2.1 数据预处理
原始风电功率数据通常包含噪声和缺失值，需要进行预处理。本文采用基于滑动窗口的方法对数据进行平滑处理，并使用线性插值法填充缺失值。同时，对数据进行归一化处理，将数据范围缩放到[0,1]之间，以提高模型的训练效率和稳定性。
2.2 BiTCN-BiGRU-Attention模型
该模型由BiTCN层、BiGRU层和注意力机制层组成。BiTCN层用于提取风电功率时间序列中的局部特征，BiGRU层用于捕捉长期依赖关系，注意力机制层用于突出关键时间步长的影响。具体流程如下：
-
BiTCN层: 将预处理后的风电功率数据输入BiTCN层，提取局部特征。BiTCN层由多个卷积核组成，每个卷积核分别在时间序列上滑动，提取不同尺度的局部特征。
-
BiGRU层: BiTCN层的输出作为BiGRU层的输入，BiGRU层用于捕捉时间序列的长期依赖关系。BiGRU层能够同时考虑过去和未来的信息，有效地解决梯度消失问题。
-
注意力机制层: BiGRU层的输出作为注意力机制层的输入，注意力机制层计算不同时间步长的权重，突出关键时间步长的影响。本文采用基于Softmax函数的注意力机制。
-
输出层: 注意力机制层的输出经过全连接层后得到最终的预测结果。
2.3 人工蜂鸟算法 (AHA) 优化
AHA算法是一种基于蜂鸟觅食行为的元启发式优化算法。本文利用AHA算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型中的超参数，例如卷积核数量、卷积核大小、BiGRU单元数量等。AHA算法通过迭代搜索，寻找最优的超参数组合，从而提高模型的预测精度。
3 实验结果与分析
本文采用某风电场的实际风电功率数据进行实验，数据范围涵盖一年时间，并将其划分为训练集、验证集和测试集。将AHA-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他先进算法，如LSTM、GRU、BiLSTM、TCN等进行对比实验。评价指标采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和均方误差 (MSE)。
实验结果表明，AHA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MSE三个指标上均优于其他对比算法，证明了该模型的优越性。AHA算法的引入有效地提高了模型的预测精度和稳定性。
4 结论
本文提出了一种基于人工蜂鸟算法优化的BiTCN-BiGRU-Attention风电功率预测模型。该模型充分利用了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并通过AHA算法优化模型参数，从而有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。实验结果验证了该模型的有效性，为提高风电功率预测精度提供了一种新的途径。未来研究将进一步探索更先进的深度学习模型和优化算法，以进一步提高风电功率预测的精度和可靠性，并考虑更多影响因素，如风速、风向等，构建更完善的风电功率预测模型。
📣 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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