【预定SCI2区】基于淘金优化算法GRO-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

图片

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🔗 参考文献

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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
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