【预定SCI2区】基于秃鹰优化算法BES-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: 风电预测的准确性直接关系到电力系统的稳定运行和经济调度。针对现有风电预测模型在处理非线性、非平稳时间序列数据时精度和鲁棒性不足的问题，本文提出一种基于秃鹰优化算法（BES）、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）的混合风电预测模型，即BES-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型首先利用BiTCN提取风电时间序列数据的局部特征，然后利用BiGRU捕捉其长程依赖关系，最后结合注意力机制对不同时间步长的特征进行加权融合，并采用BES算法优化模型参数，提升模型的预测精度和泛化能力。通过对真实风电数据的实验验证，结果表明，与支持向量机（SVM）、长短期记忆网络（LSTM）、BiGRU以及其他改进模型相比，本文提出的BES-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，显著提高了风电预测的准确率，为电力系统安全稳定运行提供了有力保障。

关键词: 风电预测；秃鹰搜索算法；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

随着全球能源结构的转型升级，风能作为一种清洁可再生能源，在电力系统中扮演着越来越重要的角色。然而，风电具有间歇性和波动性等特点，其功率输出难以精确预测，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对于电力系统的经济调度、电力市场交易以及电网规划至关重要。因此，开发高精度、高鲁棒性的风电预测模型成为当前研究的热点。

传统的风电预测方法主要包括统计方法和物理方法。统计方法简单易行，但预测精度相对较低；物理方法考虑了风力发电机的物理特性，但需要大量的先验知识和复杂的计算过程。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的风电预测模型逐渐成为研究主流，例如支持向量机（SVM）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。这些模型在一定程度上提高了风电预测的精度，但仍存在一些不足之处。例如，LSTM等循环神经网络容易出现梯度消失问题，影响模型的训练效果；CNN虽然能够提取局部特征，但难以捕捉时间序列数据中的长程依赖关系。

针对上述问题，本文提出一种基于秃鹰搜索算法（BES）、双向时间卷积网络（BiTCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制的混合风电预测模型，即BES-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分发挥了不同算法的优势，有效解决了传统模型的不足之处。首先，BiTCN能够有效提取风电时间序列数据的局部特征，克服了传统CNN在时间序列处理中的局限性；其次，BiGRU能够捕捉时间序列数据中的双向长程依赖关系，避免了单向GRU的信息损失；再次，注意力机制能够赋予不同时间步长的特征不同的权重，突出关键信息，提升模型的预测精度；最后，BES算法作为一种新型的元启发式优化算法，其寻优能力强，收敛速度快，能够有效优化模型参数，提高模型的泛化能力。

2. 模型构建

BES-BiTCN-BiGRU-Attention模型的结构如图1所示，主要包括四个部分：BiTCN层、BiGRU层、Attention层和输出层。

(1) 双向时间卷积网络 (BiTCN) 层: BiTCN层采用两个方向的时间卷积网络，分别提取过去和未来信息，有效捕捉时间序列数据的局部特征。该层采用多个卷积核进行卷积操作，提取不同尺度的特征。

(2) 双向门控循环单元 (BiGRU) 层: BiGRU层在BiTCN层的基础上，进一步捕捉时间序列数据中的长程依赖关系。BiGRU通过门控机制，有效缓解了梯度消失问题，提高了模型的训练效率和预测精度。

(3) 注意力机制 (Attention) 层: Attention层对BiGRU层的输出进行加权融合，赋予不同时间步长的特征不同的权重，突出关键信息，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，计算不同时间步长之间的相关性，并根据相关性大小分配权重。

(4) 输出层: 输出层将Attention层的输出进行线性变换，得到最终的预测结果。

(5) 秃鹰搜索算法 (BES) 优化: BES算法作为一种新型的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。本文利用BES算法优化BiTCN、BiGRU和Attention层的参数，提升模型的预测精度和泛化能力。BES算法的具体步骤略去，可参考相关文献。

3. 实验结果与分析

本文选取某风电场实际运行数据进行实验验证，数据集包含风速、风向、功率等信息。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调优和模型评估。采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值(R²)作为评价指标，比较本文提出的BES-BiTCN-BiGRU-Attention模型与SVM、LSTM、BiGRU以及其他改进模型的预测性能。

实验结果表明，本文提出的BES-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和R²指标上均优于其他对比模型，预测精度得到显著提升。具体数据将在论文中详细列出并进行分析，包括不同模型参数设置下的性能对比，以及不同风况下的预测结果分析。 同时，我们将对BES算法的优化效果进行深入探讨，分析其在提高模型精度和泛化能力方面的贡献。

4. 结论

本文提出了一种基于BES-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，该模型有效结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用BES算法优化模型参数，提高了模型的预测精度和鲁棒性。实验结果表明，该模型在真实风电数据上的预测效果显著优于其他对比模型，为提高风电预测的准确性提供了一种新的有效方法。未来的研究将重点关注模型的实时性改进以及在不同风电场场景下的适用性研究。

📣 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

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