【预定SCI2区】基于沙猫群优化算法SCSO-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: 风力发电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性对电力系统安全稳定运行带来巨大挑战。准确的风电功率预测对于电力系统调度和运行至关重要。本文提出了一种基于沙猫群优化算法(SCSO)优化的双向时间卷积网络(BiTCN)与双向门控循环单元(BiGRU)结合注意力机制(Attention)的风电功率预测模型，即SCSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分利用了BiTCN在捕捉时间序列局部特征方面的优势，BiGRU在捕捉长期依赖关系方面的优势，以及Attention机制在突出关键信息方面的优势。SCSO算法则用于优化模型参数，提高预测精度。通过对某风电场实测数据的实验验证，结果表明，相比于传统的预测模型，SCSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和稳定性，为提高风电功率预测水平提供了一种新的有效方法。

关键词: 风电功率预测；沙猫群优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；预测精度

1 引言

随着全球能源结构调整和环境保护意识的增强，风力发电作为一种清洁、可再生能源得到了快速发展。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，其输出功率受风速、风向等多种因素的影响，难以精确预测。准确的风电功率预测对于电力系统规划、运行和调度至关重要，能够有效降低电力系统运行风险，提高系统稳定性和经济性。

现有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模型法。物理模型法需要大量的风力资源数据和复杂的物理模型，计算量较大，预测精度有限。统计模型法，例如ARIMA模型等，相对简单易懂，但其对数据规律的依赖性较强，预测精度受数据质量影响较大。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能模型的风电功率预测方法逐渐成为研究热点，其具有较高的预测精度和适应性。

循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，因其强大的序列建模能力，已广泛应用于风电功率预测。然而，RNN类模型在处理长序列数据时存在梯度消失或爆炸问题，限制了其预测精度。为了解决这个问题，本文引入双向门控循环单元(BiGRU)，它能够同时利用过去和未来的信息进行预测，有效提高预测精度。此外，时间卷积网络(TCN)在处理时间序列数据方面也表现出色，其局部连接的特性能够有效捕捉时间序列的局部特征，弥补了BiGRU在局部特征提取方面的不足。因此，本文结合BiGRU和BiTCN的优势，构建了BiTCN-BiGRU模型。

为了进一步提高预测精度，本文引入了注意力机制(Attention)。Attention机制能够根据输入序列的重要性赋予不同的权重，突出关键信息，抑制不相关信息的影响，从而提高模型的表达能力和预测精度。

然而，BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数较多，模型参数的优化对预测精度至关重要。传统的梯度下降法等优化算法存在易陷入局部最优解的问题。因此，本文采用沙猫群优化算法(SCSO)对BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数进行优化，提高模型的预测精度和泛化能力。SCSO算法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，适用于解决高维、复杂优化问题。

2 SCSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型

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

(1) 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN由两个方向的TCN组成，分别提取过去和未来的时间特征。每个TCN由多个卷积层组成，每个卷积层使用因果卷积来保证时间因果关系。BiTCN能够有效捕捉时间序列的局部特征，并提取更丰富的特征信息。

(2) 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU能够捕捉时间序列的长期依赖关系，克服了传统RNN模型的梯度消失问题。BiGRU由两个方向的GRU组成，分别处理过去和未来的信息，并将其结果进行融合，提高预测精度。

(3) 注意力机制(Attention)

Attention机制能够根据输入序列的重要性赋予不同的权重，突出关键信息，提高模型的表达能力。本文采用基于加权平均的注意力机制，计算每个时间步长的权重，并将其与BiGRU的输出进行加权平均，得到最终的预测结果。

(4) 沙猫群优化算法(SCSO)

SCSO算法是一种基于沙猫捕猎行为的元启发式优化算法。其核心思想是模拟沙猫在沙漠中捕猎猎物时的搜索和捕食行为，通过不断迭代更新沙猫的位置，最终找到全局最优解。SCSO算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，能够有效优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数。

(5) 模型整体结构

SCSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型首先将风电功率时间序列数据输入到BiTCN层，提取时间序列的局部特征。然后，将BiTCN的输出输入到BiGRU层，捕捉时间序列的长期依赖关系。最后，将BiGRU的输出输入到Attention层，突出关键信息，并进行预测。SCSO算法用于优化模型的各个参数，例如卷积核大小、卷积核数量、GRU单元数量等，提高模型的预测精度。

3 实验结果与分析

本文选取某风电场实测数据进行实验验证。数据包含风速、风向、功率等信息，时间跨度为一年。将数据分为训练集、验证集和测试集三部分。将SCSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与传统的ARIMA模型、LSTM模型和BiGRU模型进行对比，评估模型的预测精度。

实验结果表明，SCSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型的预测精度明显高于其他模型。具体来说，其RMSE、MAE和MAPE等评价指标均取得了最佳结果，表明该模型具有更高的预测精度和稳定性。

4 结论

本文提出了一种基于SCSO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用SCSO算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测精度。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和稳定性，为提高风电功率预测水平提供了一种新的有效方法。未来的研究工作将重点关注以下几个方面：进一步优化SCSO算法，提高其寻优效率；探索更先进的深度学习模型，提高预测精度；研究多风电场联合预测方法，提高预测的整体精度和可靠性。

📣 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

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

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

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 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

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 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