【预定SCI2区】基于狮群优化算法LSO-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: 风电预测对于电力系统稳定运行和高效调度至关重要。本文针对风电功率预测精度和稳定性不足的问题，提出了一种基于狮群优化算法(Lion Swarm Optimization, LSO)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)结合的注意力机制模型(LSO-BiTCN-BiGRU-Attention)。该模型利用BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征，BiGRU捕捉其长程依赖关系，注意力机制则提升关键时间步长的权重，最终实现更精准的风电功率预测。LSO算法则用于优化模型超参数，提高模型泛化能力和预测精度。通过对实际风电功率数据的实验验证，结果表明，LSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型相比于其他先进的风电预测模型具有更高的预测精度和更好的稳定性，为提高风电功率预测水平提供了新的思路。

关键词: 风电预测；狮群优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；深度学习

1 引言

随着全球能源结构调整和对清洁能源需求的日益增长，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高。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测是解决这一问题的关键，它可以为电力系统调度、能源管理和市场交易提供可靠的数据支撑，有效降低弃风率，提高能源利用效率。

目前，已有多种风电功率预测方法被提出，包括传统的统计方法、物理模型以及近年来兴起的机器学习方法。传统的统计方法，例如ARIMA模型和指数平滑法，计算简单，但预测精度有限，难以捕捉风电功率的复杂非线性特征。物理模型则基于风力发电机的物理特性和气象条件进行预测，但其需要大量的输入参数，且模型建立过程复杂，难以适应不同的风电场环境。

近年来，深度学习方法由于其强大的特征提取能力和非线性建模能力，在风电功率预测领域展现出巨大的潜力。循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)以及长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型已被广泛应用于风电预测，取得了较好的效果。然而，这些模型也存在一些不足，例如RNN容易出现梯度消失问题，CNN难以捕捉长程依赖关系，LSTM计算复杂度较高。

为了克服现有方法的不足，本文提出了一种基于LSO优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型用于风电功率预测。BiTCN能够有效提取风电功率时间序列的局部特征，BiGRU则擅长捕捉长程依赖关系，注意力机制则能够突出关键时间步长的信息，从而提高预测精度。LSO算法作为一种新型的元启发式算法，具有较强的全局寻优能力和收敛速度，可用于优化模型超参数，提升模型的泛化能力和预测精度。

2 模型构建

本文提出的LSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型框架如图1所示。该模型主要由四个部分组成：数据预处理模块、BiTCN模块、BiGRU模块和注意力机制模块。

(1) 数据预处理模块: 该模块主要进行数据清洗、缺失值填充以及数据标准化等预处理操作，以提高模型的训练效率和预测精度。

(2) BiTCN模块: BiTCN能够有效地提取风电功率时间序列的局部特征。双向结构使得模型能够同时考虑过去和未来的信息，提高特征提取的完整性。

(3) BiGRU模块: BiGRU模块用于捕捉风电功率时间序列的长程依赖关系。BiGRU能够有效地解决RNN中梯度消失的问题，并学习到更复杂的时序模式。

(4) 注意力机制模块: 注意力机制模块能够赋予不同时间步长的特征不同的权重，突出对预测结果影响较大的时间步长信息，从而提高模型的预测精度。本文采用了一种基于自注意力的机制，该机制能够自动学习不同时间步长之间的关系，并根据关系的重要性分配不同的权重。

(5) LSO优化模块: LSO算法用于优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的超参数，例如卷积核大小、BiGRU单元数、学习率等。LSO算法通过模拟狮群的狩猎行为，能够有效地搜索最优解，提高模型的泛化能力和预测精度。

3 实验结果与分析

本文使用某风电场的实际风电功率数据进行实验，将LSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他几种先进的风电预测模型进行对比，包括LSTM、GRU、CNN-LSTM、以及未经LSO优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型。评估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，LSO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MSE三个指标上均取得了最佳的预测效果。这说明LSO算法有效地提高了模型的预测精度，BiTCN和BiGRU的结合能够有效地提取风电功率数据的局部和全局特征，注意力机制则能够进一步提升关键信息的影响力。 具体的数值结果将在论文中以表格和图形的形式详细呈现。​

📣 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