【预定SCI2区】基于人工蜂群优化算法ABC-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 风电功率具有间歇性和波动性，对其进行准确预测对于提高电网稳定性和安全性至关重要。本文提出一种基于人工蜂群算法 (Artificial Bee Colony, ABC) 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网络 (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 ABC-BiTCN-BiGRU-Attention 模型。该模型充分利用 BiTCN 提取局部时空特征，BiGRU 捕捉长期序列依赖关系，并通过注意力机制突出关键时间步长的影响，最终实现对风电功率的高精度预测。利用人工蜂群算法优化模型超参数，提高模型预测精度和泛化能力。实验结果表明，与其他先进的预测模型相比，该模型在多个数据集上均取得了更好的预测精度和更稳定的性能，有效地提高了风电功率预测的准确性。

关键词: 风电预测；人工蜂群算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元网络；注意力机制；SCI 2区

1. 引言

随着全球能源结构转型和对清洁能源需求的不断增长，风电作为一种重要的可再生能源得到了广泛的应用。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电网的稳定运行带来巨大挑战。准确预测风电功率对于电力系统调度、能源管理以及提高电力系统可靠性具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的风电功率预测方法取得了显著进展。然而，如何有效地提取风电功率数据的时空特征，并捕捉其复杂的非线性关系，仍然是风电预测领域的一个重要研究课题。

本文提出一种新型的风电功率预测模型，该模型融合了双向时间卷积网络 (BiTCN)、双向门控循环单元网络 (BiGRU) 和注意力机制，并采用人工蜂群算法 (ABC) 优化模型超参数。BiTCN 能够有效地提取风电功率数据的局部时空特征，BiGRU 擅长捕捉长期序列依赖关系，注意力机制则能够突出关键时间步长的影响，从而提高预测精度。人工蜂群算法作为一种高效的全局优化算法，能够有效地搜索模型参数空间，寻找到最优的模型参数组合，提升模型的预测性能。

2. 模型结构与算法设计

本研究提出的 ABC-BiTCN-BiGRU-Attention 模型结构如图1所示。该模型主要由三个部分组成：特征提取层、序列建模层和预测层。

(1) 特征提取层: 该层采用 BiTCN 网络提取风电功率数据的局部时空特征。BiTCN 网络能够同时捕捉时间序列中的正向和反向信息，有效地捕捉数据中的局部模式和上下文信息。通过多层卷积操作，BiTCN 网络能够提取不同尺度的特征信息。

(2) 序列建模层: 该层采用 BiGRU 网络捕捉风电功率数据的长期序列依赖关系。BiGRU 网络是一种改进的循环神经网络，能够有效地解决长序列梯度消失问题，并能够捕捉数据中复杂的非线性关系。BiGRU 网络能够对 BiTCN 网络提取的特征进行进一步的处理，提取更高级别的特征表示。

(3) 注意力机制: 在 BiGRU 网络之后加入注意力机制，对 BiGRU 网络输出的隐藏状态进行加权求和，突出关键时间步长的影响。注意力机制能够有效地筛选出对预测结果贡献较大的信息，提高预测的准确性。

(4) 预测层: 该层采用全连接层对序列建模层的输出进行预测，得到最终的风电功率预测结果。

(5) 人工蜂群算法优化: 采用人工蜂群算法 (ABC) 优化模型的超参数，包括 BiTCN 网络的卷积核大小、BiGRU 网络的隐藏单元数量以及其他模型参数。ABC 算法通过模拟蜜蜂的觅食行为进行全局优化，能够有效地搜索模型参数空间，找到最佳的模型参数组合，提高模型的预测精度和泛化能力。

3. 实验结果与分析

本研究利用多个公开数据集对所提出的 ABC-BiTCN-BiGRU-Attention 模型进行验证，并与其他先进的预测模型进行比较，包括 LSTM、GRU、TCN 等。实验结果表明，ABC-BiTCN-BiGRU-Attention 模型在预测精度和稳定性方面均优于其他模型。具体来说，该模型在 RMSE、MAE、MAPE 等评价指标上取得了较低的误差值，表明该模型能够更准确地预测风电功率。此外，该模型在不同数据集上的预测性能也较为稳定，说明该模型具有良好的泛化能力。

4. 结论与未来研究方向

本文提出了一种基于 ABC-BiTCN-BiGRU-Attention 的风电功率预测模型，该模型通过融合 BiTCN、BiGRU 和注意力机制，并采用 ABC 算法优化模型参数，有效地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。

未来的研究方向主要包括：

• 探索更先进的深度学习模型，例如 Transformer 网络，进一步提高预测精度。

• 结合气象数据等其他信息，提高模型的预测能力。

• 研究模型的实时性，以满足实际应用的需求。

• 深入研究 ABC 算法的参数设置，提高优化效率。

📣 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

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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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 车间调度

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