【预定SCI2区】基于天鹰优化算法AO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 风电预测的精度直接关系到电力系统的稳定运行和经济调度。本文针对风电功率预测中存在的非线性、不确定性和波动性等问题，提出了一种基于天鹰优化算法 (Aquila Optimizer, AO)、双向时间卷积网络 (Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元 (Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU) 和注意力机制 (Attention Mechanism) 的新型组合预测模型，简称 AO-BiTCN-BiGRU-Attention。该模型充分利用了各算法的优势，AO 算法用于优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数，提高模型的预测精度和泛化能力；BiTCN 能够有效捕捉风电功率序列中的局部特征；BiGRU 能够捕捉长程依赖关系；注意力机制则能够突出重要的特征信息，从而提高预测精度。通过对某风电场实际数据的实验验证，结果表明，与传统的支持向量机 (SVM)、长短期记忆网络 (LSTM) 和 BiGRU 等模型相比，AO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电预测精度提供了新的思路。

关键词: 风电预测；天鹰优化算法；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，其发展速度不断加快。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行和经济调度带来了巨大的挑战。准确预测风电功率是解决这一问题的关键。传统的预测方法，例如ARIMA、SVM等，在处理风电功率序列的非线性、不确定性和长程依赖性等方面存在局限性。近年来，深度学习技术在风电预测领域得到了广泛应用，例如循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和卷积神经网络 (CNN) 等，这些方法在一定程度上提高了预测精度。然而，这些模型也存在一些不足之处，例如 LSTM 容易出现梯度消失问题，CNN 对长程依赖关系的捕捉能力有限。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于天鹰优化算法、双向时间卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制的组合预测模型 AO-BiTCN-BiGRU-Attention。该模型将 AO 算法用于优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数，提高模型的预测精度和泛化能力。BiTCN 能够有效捕捉风电功率序列中的局部特征，BiGRU 能够捕捉长程依赖关系，注意力机制则能够突出重要的特征信息，从而提高预测精度。

2 模型构建

2.1 天鹰优化算法 (AO)

AO 算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于天鹰的捕猎行为。AO 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。本文利用 AO 算法优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数，包括卷积核大小、卷积层数、隐藏单元数等。

2.2 双向时间卷积网络 (BiTCN)

BiTCN 是一种改进的 CNN 网络，它同时考虑了时间序列的过去和未来信息，能够有效捕捉局部特征。BiTCN 的核心思想是使用双向卷积层，分别对时间序列的过去和未来信息进行卷积操作，然后将结果进行融合，从而获得更全面的特征表示。

2.3 双向门控循环单元 (BiGRU)

BiGRU 是一种改进的 RNN 网络，它能够有效地捕捉长程依赖关系，避免了梯度消失问题。BiGRU 的核心思想是使用两个 GRU 单元，分别对时间序列的过去和未来信息进行处理，然后将结果进行融合，从而获得更全面的特征表示。

2.4 注意力机制 (Attention Mechanism)

注意力机制能够突出重要的特征信息，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，它能够根据输入序列的不同位置分配不同的权重，从而突出重要的特征信息。

2.5 AO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型

AO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的结构如图1所示 (此处应插入模型结构图)。该模型首先利用 BiTCN 提取风电功率序列的局部特征，然后利用 BiGRU 捕捉长程依赖关系，最后利用注意力机制突出重要的特征信息，并通过 AO 算法优化模型参数，最终输出风电功率的预测值。

3 实验结果与分析

本文利用某风电场实际数据对 AO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型进行了实验验证。数据包括风速、风向、温度等气象数据以及风电机组的实际发电功率数据。实验结果表明，与传统的 SVM、LSTM 和 BiGRU 等模型相比，AO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。具体来说，在均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 等评价指标上，AO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型均取得了最佳的性能。

4 结论

本文提出了一种基于天鹰优化算法、双向时间卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制的风电预测模型 AO-BiTCN-BiGRU-Attention。该模型充分利用了各算法的优势，提高了风电预测的精度和鲁棒性。实验结果表明，该模型在预测精度方面优于传统的预测模型，为提高风电预测精度提供了新的思路。未来的研究工作可以考虑进一步改进模型结构，例如引入更复杂的注意力机制或者结合其他的深度学习技术，以进一步提高预测精度。同时，可以探索将该模型应用于不同类型和规模的风电场，验证其泛化能力。