【预定SCI2区】基于人工鱼群算法ASFO-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: 风电预测的准确性直接影响电力系统的稳定性和经济效益。现有风电预测模型在处理非线性、非平稳时间序列数据方面存在局限性。本文提出一种基于人工鱼群算法优化双向时间卷积网络 (BiTCN) 与双向门控循环单元网络 (BiGRU) 结合注意力机制 (Attention) 的新型风电预测算法，简称 ASFO-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法利用人工鱼群算法 (ASFO) 优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型中的超参数，提高模型的预测精度和泛化能力。通过对真实风电数据的实验验证，结果表明 ASFO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型相比于传统方法具有显著的优越性，为提高风电预测精度提供了新的途径。

关键词: 风电预测；人工鱼群算法；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

随着全球能源结构的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，风电具有间歇性和波动性等特点，给电力系统的稳定运行带来巨大的挑战。准确预测风电出力是提高电力系统稳定性、降低弃风率、提高能源利用效率的关键。因此，开发高精度、高可靠性的风电预测模型具有重要的理论意义和实际应用价值。

目前，已有多种风电预测模型被提出，例如：传统的统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机SVM、随机森林RF）以及深度学习方法（如长短期记忆网络LSTM、卷积神经网络CNN）。然而，这些方法在处理风电数据中存在的非线性、非平稳、多尺度特征方面存在一定的局限性。例如，传统的统计方法难以捕捉到数据中的复杂非线性关系；而一些机器学习方法需要大量的参数调优，且容易陷入局部最优解；一些深度学习模型虽然具有强大的学习能力，但其参数规模庞大，训练时间较长，且容易出现过拟合现象。

为了克服上述不足，本文提出一种基于人工鱼群算法优化 BiTCN-BiGRU-Attention 的新型风电预测算法。该算法结合了 BiTCN、BiGRU 和 Attention 机制，充分利用了不同模型的优势，能够有效捕捉风电数据中的时空特征和长程依赖关系。同时，利用人工鱼群算法对模型超参数进行优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。

2 模型构建

本节详细介绍 ASFO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的结构和算法流程。

2.1 双向时间卷积网络 (BiTCN)

BiTCN 能够有效地提取时间序列数据中的局部特征。它通过在时间维度上进行双向卷积，捕捉过去和未来信息，从而提高模型的预测精度。本文采用因果卷积，避免未来信息泄露。

2.2 双向门控循环单元网络 (BiGRU)

BiGRU 能够有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖关系。它通过在时间维度上进行双向循环，捕捉过去和未来信息，从而提高模型的预测精度。相比于 LSTM，BiGRU 计算效率更高。

2.3 注意力机制 (Attention)

Attention 机制能够有效地关注时间序列数据中的重要信息。它通过计算权重系数，对不同时间步长的特征进行加权求和，从而提高模型的预测精度。本文采用基于 Transformer 的自注意力机制。

2.4 人工鱼群算法 (ASFO)

ASFO 是一种基于群体智能的优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快等优点。本文利用 ASFO 算法优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型中的超参数，例如卷积核大小、隐藏单元数量、学习率等，提高模型的预测精度和泛化能力。

2.5 模型整体结构

ASFO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的整体结构如下：首先，将风电数据输入到 BiTCN 网络中，提取局部特征；然后，将 BiTCN 的输出输入到 BiGRU 网络中，捕捉长程依赖关系；接着，将 BiGRU 的输出输入到 Attention 机制中，关注重要信息；最后，通过全连接层进行预测。ASFO 算法用于优化整个模型的超参数，以达到最佳的预测效果。

3 实验结果与分析

本节对 ASFO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的性能进行实验验证。实验数据选取某风电场的真实风电出力数据，数据时间跨度为一年，将数据分为训练集、验证集和测试集。实验结果以均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R 方值 (R²) 为评价指标。

我们将 ASFO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型与其他几种常用的风电预测模型进行比较，包括 ARIMA、SVM、LSTM 和 BiLSTM。实验结果表明，ASFO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型在 RMSE、MAE 和 R² 等指标上均优于其他模型，证明了该模型的有效性。此外，我们还分析了不同超参数对模型性能的影响，验证了 ASFO 算法在优化模型超参数方面的有效性。

4 结论与展望

本文提出了一种基于人工鱼群算法优化 BiTCN-BiGRU-Attention 的新型风电预测算法。实验结果表明，该算法具有较高的预测精度和泛化能力，优于传统的风电预测模型。未来研究可以考虑以下几个方面：

• 结合其他数据源：例如，气象数据、地理数据等，提高预测精度。

• 探索更先进的优化算法：例如，遗传算法、粒子群算法等，进一步优化模型超参数。

• 研究模型的鲁棒性：例如，研究模型在异常数据下的性能。

📣 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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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 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

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

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