【预定SCI2区】基于三角测量拓扑聚合优化器TTAO-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: 风电预测的准确性对电力系统稳定运行至关重要。然而，风速的非线性、间歇性和波动性给精确预测带来了巨大挑战。本文提出了一种基于三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)优化的双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)相结合的风电预测算法，旨在提高风电预测的精度和稳定性。该算法首先利用TTAO优化BiTCN网络的结构参数，提升其对风电时间序列特征的提取能力；然后，将BiTCN的输出与BiGRU网络进行融合，充分挖掘时间序列的长期依赖关系；最后，引入注意力机制，动态地调整不同时间步长的权重，进一步提升预测精度。通过在实际风电数据上的实验验证，该算法在预测精度和稳定性方面均优于传统的预测模型，展现了其在风电预测领域的应用潜力。

关键词: 风电预测；三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)；双向时间卷积网络(BiTCN)；双向门控循环单元(BiGRU)；注意力机制；时间序列预测

1. 引言

随着全球对清洁能源的需求日益增长，风力发电作为一种重要的可再生能源，在电力系统中占据越来越重要的地位。然而，风能具有间歇性和波动性等特点，其输出功率难以预测，这给电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测对于电力系统的调度、运行和经济效益至关重要，可以有效地降低弃风率，提高电力系统的稳定性和可靠性。

近年来，各种基于机器学习的风电预测方法被广泛研究，例如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)以及循环神经网络(RNN)等。然而，这些方法在处理风电数据中的复杂非线性特征和长期依赖关系时，仍存在一定的局限性。例如，传统的ANN模型难以有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系；而RNN模型容易出现梯度消失或爆炸的问题，影响模型的训练和预测精度。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于TTAO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法。该算法结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用TTAO算法优化BiTCN的结构参数，以提高模型的预测精度和稳定性。

2. 算法模型

本算法的核心思想是利用TTAO算法优化BiTCN网络结构，并将其与BiGRU网络和Attention机制相结合，构建一个高效的风电预测模型。

2.1 三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)

TTAO是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了三角测量原理，通过迭代搜索来寻找最优解。TTAO算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，可以有效地优化神经网络的结构参数，提高模型的性能。在本算法中，TTAO用于优化BiTCN网络的卷积核数量、卷积核大小以及网络层数等参数。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN是一种改进的卷积神经网络，它能够同时利用过去和未来的信息来提取时间序列特征。与单向卷积网络相比，BiTCN能够更好地捕捉时间序列数据的双向依赖关系，提高预测精度。在本算法中，BiTCN用于提取风电时间序列数据的局部特征。

2.3 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU是一种改进的RNN模型，它能够有效地解决RNN模型中梯度消失或爆炸的问题，并能够更好地捕捉时间序列数据的长期依赖关系。在本算法中，BiGRU用于捕捉风电时间序列数据的长期依赖关系，并融合BiTCN提取的局部特征。

2.4 注意力机制(Attention)

注意力机制可以动态地调整不同时间步长的权重，使得模型能够更加关注与预测结果相关的特征。在本算法中，注意力机制用于进一步提升模型的预测精度，提高模型对不同时间步长信息的重要性区分能力。

2.5 模型结构

本算法的整体结构如图1所示(此处应插入模型结构图，图中应清晰地展示TTAO、BiTCN、BiGRU和Attention机制之间的连接方式)。 首先，风电时间序列数据输入BiTCN网络进行特征提取。然后，TTAO算法优化BiTCN网络的结构参数，以提高特征提取效率。接着，BiTCN的输出与BiGRU网络进行融合，充分挖掘时间序列的长期依赖关系。最后，注意力机制对BiGRU的输出进行加权处理，得到最终的预测结果。

3. 实验结果与分析

为了验证本文算法的有效性，我们使用了一组实际的风电数据进行实验。实验数据包含了某风电场一段时间内的风速、功率等信息。我们将数据划分为训练集、验证集和测试集，分别用于训练模型、调整参数和评估模型性能。我们将本文提出的TTAO-BiTCN-BiGRU-Attention算法与其他几种常用的风电预测算法进行比较，例如SVM、ANN、RNN、TCN和GRU等。评估指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方(R²)等。

📣 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

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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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🌈 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

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP