✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知，求助可私信。
🔥 内容介绍
摘要: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性对电力系统稳定运行造成巨大挑战。精确的风电功率预测对于电力系统调度和规划至关重要。本文提出一种基于淘金优化算法(Gold Rush Optimizer, GRO)、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)的风电功率预测算法，命名为GRO-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法首先利用GRO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，提高模型的预测精度和泛化能力；然后，BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征；BiGRU捕捉时间序列的长程依赖关系；最后，注意力机制突出关键时间步长的影响，进一步提升预测精度。通过在真实风电功率数据集上的实验验证，结果表明GRO-BiTCN-BiGRU-Attention算法相比于其他对比算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电功率预测精度提供了一种新的有效方法。
关键词: 风电预测；淘金优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；SCI2区
1 引言
随着全球能源结构调整和对环境保护要求的日益提高，风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源体系中占据越来越重要的地位。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，其输出功率受诸多因素影响，例如风速、风向、温度、湿度等，预测其输出功率对于电力系统的安全稳定运行至关重要。精确的风电功率预测能够有效提高电力系统的调度效率，降低弃风率，并促进风电的更大规模并网。
近年来，许多学者致力于研究提高风电功率预测精度的方法。传统的预测方法，例如ARIMA模型、支持向量机(SVM)等，在处理非线性、非平稳时间序列数据方面存在一定的局限性。随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)等深度学习模型因其强大的特征提取能力和非线性拟合能力，逐渐成为风电功率预测领域的研究热点。
本文提出一种基于GRO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测算法，该算法结合了GRO算法、BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，旨在提高风电功率预测的精度和鲁棒性。其中，GRO算法用于优化模型参数，BiTCN提取时间序列的局部特征，BiGRU捕捉长程依赖关系，Attention机制则增强关键时间步长的影响。
2 相关技术
2.1 淘金优化算法(GRO)
GRO算法是一种新兴的元启发式优化算法，其灵感来源于淘金过程。它具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，在解决复杂优化问题方面表现出色。本文采用GRO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括网络层数、神经元个数、学习率等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)
BiTCN是CNN的一种改进，它结合了双向卷积操作，能够有效地提取时间序列数据中的局部特征，并捕捉时间序列的双向依赖关系。BiTCN能够更好地捕捉风电功率时间序列中复杂的非线性关系，提高预测精度。
2.3 双向门控循环单元(BiGRU)
BiGRU是RNN的一种改进，它能够有效地捕捉时间序列中的长程依赖关系。与传统的GRU相比，BiGRU通过结合正向和反向信息，能够更好地理解时间序列的上下文信息，从而提高预测精度。在风电功率预测中，BiGRU能够捕捉历史风电功率数据中的长期趋势和周期性变化，从而提高预测的准确性。
2.4 注意力机制(Attention)
注意力机制能够突出时间序列中关键时间步长的影响，从而提高模型的预测精度。在风电功率预测中，注意力机制能够自动学习不同时间步长对预测结果的重要性，从而有效地过滤噪声信息，提升预测精度。
3 GRO-BiTCN-BiGRU-Attention模型
本文提出的GRO-BiTCN-BiGRU-Attention模型由三个主要部分组成：BiTCN层、BiGRU层和Attention层。BiTCN层用于提取风电功率时间序列的局部特征；BiGRU层用于捕捉时间序列的长程依赖关系；Attention层则用于突出关键时间步长的影响。GRO算法用于优化整个模型的参数，以获得最佳预测性能。
模型的具体结构如下：首先，将风电功率时间序列输入BiTCN层，提取局部特征；然后，将BiTCN层的输出输入BiGRU层，捕捉长程依赖关系；最后，将BiGRU层的输出输入Attention层，突出关键时间步长的影响，并输出最终的预测结果。GRO算法通过迭代优化模型的参数，例如BiTCN和BiGRU的层数、神经元数量、学习率等，以最小化预测误差，从而提高模型的预测精度。
4 实验结果与分析
本文采用某风电场真实风电功率数据集进行实验，将GRO-BiTCN-BiGRU-Attention算法与其他几种常用的风电功率预测算法进行对比，包括LSTM、GRU、CNN、BiLSTM等。实验结果表明，GRO-BiTCN-BiGRU-Attention算法在预测精度和鲁棒性方面均优于其他对比算法。具体指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。
实验结果的详细分析包括不同算法的性能对比、参数敏感性分析以及模型的泛化能力评估等。
5 结论
本文提出了一种基于GRO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测算法。该算法结合了GRO算法、BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，有效地提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。实验结果表明，该算法在真实数据集上取得了优异的性能，为提高风电功率预测精度提供了一种新的有效方法。未来研究将进一步探索改进算法，例如引入更先进的优化算法和深度学习模型，以进一步提高风电功率预测的精度和效率。 同时，研究不同类型风电场数据的适用性，以及提高模型在极端天气条件下的预测稳定性也值得进一步关注。
📣 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
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🎁 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 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
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
