【预定SCI2区】基于鹈鹕优化算法POA-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: 风电预测是提高风电场并网运行稳定性和提高电力系统调度效率的关键环节。然而，风速具有显著的非线性、非平稳性和间歇性特征，使得准确预测风电功率输出极具挑战性。本文提出一种基于鹈鹕优化算法 (POA) 优化的双向时间卷积网络 (BiTCN) 与双向门控循环单元 (BiGRU) 网络结合注意力机制 (Attention) 的新型风电预测模型，即 POA-BiTCN-BiGRU-Attention 模型。该模型利用 BiTCN 提取风电时间序列数据的局部特征，BiGRU 捕捉长期依赖关系，注意力机制强化关键时间步长的影响，最终通过 POA 算法优化模型参数，提升预测精度。通过与其他先进算法进行对比实验，结果表明 POA-BiTCN-BiGRU-Attention 模型在风电功率预测方面具有更高的精度和更好的泛化能力，为提高风电预测水平提供了一种新的有效途径。

关键词: 风电预测；鹈鹕优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；SCI 2区

1. 引言

随着全球能源结构的调整和对清洁能源的需求日益增长，风电作为一种重要的可再生能源，其装机容量持续快速扩张。然而，风能的间歇性和波动性给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。准确预测风电功率输出，对于电力系统调度、电网规划和能源管理至关重要，可以有效降低弃风率，提高风电消纳能力，并最大限度地发挥风电的经济效益。

传统的风电预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和人工神经网络法。物理模型法依赖于复杂的物理方程和气象数据，计算量较大且精度受气象预报准确性的限制；统计模型法如ARIMA模型等，其预测精度受数据平稳性影响较大；而人工神经网络法，如BP神经网络、支持向量机等，在处理非线性数据方面具有优势，但其参数优化往往依赖于经验，容易陷入局部最优解。

近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展。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)，能够有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系。卷积神经网络 (CNN) 则擅长提取局部特征。然而，单一的深度学习模型难以同时兼顾局部特征提取和长期依赖关系的建模。此外，模型参数的优化也对预测精度有着至关重要的影响。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于POA-BiTCN-BiGRU-Attention 的风电预测模型。该模型结合了 BiTCN、BiGRU 和 Attention 机制，并利用 POA 算法进行参数优化，有效提升了风电预测精度。

2. 算法模型

2.1 鹈鹕优化算法 (POA)

POA 是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于鹈鹕的捕食行为。POA 算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，适用于解决复杂的优化问题。本文采用 POA 算法优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数，以提高模型的预测精度。

2.2 双向时间卷积网络 (BiTCN)

BiTCN 是一种改进的 CNN，它结合了卷积操作和时间维度信息，能够有效提取时间序列数据的局部特征。与单向 CNN 相比，BiTCN 可以同时考虑过去和未来的信息，从而更准确地捕捉时间序列的动态变化。

2.3 双向门控循环单元 (BiGRU)

BiGRU 是一种改进的 RNN，它能够有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系。与单向 GRU 相比，BiGRU 可以同时考虑过去和未来的信息，从而更准确地捕捉时间序列的长期依赖关系。

2.4 注意力机制 (Attention)

注意力机制能够赋予模型对不同时间步长不同的权重，从而强化关键时间步长的影响。本文采用注意力机制对 BiGRU 的输出进行加权处理，提高模型对重要信息的关注度。

2.5 POA-BiTCN-BiGRU-Attention 模型结构

本模型首先利用 BiTCN 提取风电时间序列数据的局部特征，然后将提取的特征输入到 BiGRU 网络中，捕捉数据的长期依赖关系。BiGRU 的输出再经过注意力机制的加权处理，最后通过全连接层进行预测。整个模型的参数利用 POA 算法进行优化，从而获得最佳的预测结果。

3. 实验与结果分析

本文使用某风电场实测数据进行实验，数据包含风速、风向、温度等气象数据以及风电功率输出数据。将数据分为训练集、验证集和测试集。为了验证本文提出的 POA-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的有效性，将其与其他先进的风电预测模型进行比较，包括 LSTM、GRU、BiLSTM、CNN-LSTM 等。评价指标采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R 平方 (R²) 等。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于 POA-BiTCN-BiGRU-Attention 的新型风电预测模型。该模型结合了 BiTCN、BiGRU 和 Attention 机制，并利用 POA 算法进行参数优化，有效提升了风电预测精度。实验结果验证了该模型的有效性和优越性。

未来研究方向包括：

• 探索更先进的深度学习模型和优化算法，进一步提高风电预测精度。

• 考虑更多影响风电功率输出的因素，例如气象预报数据、风机运行状态等。

• 研究模型的实时性和可解释性，为风电场的实际运行提供更可靠的支撑。

• 将该模型应用于不同类型和规模的风电场，验证其普适性和鲁棒性。​

📣 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

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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

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

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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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🌈电力系统方面

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🌈 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

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🌈 车间调度

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