【预定SCI2区】基于蚁狮优化算法ALO-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: 风电预测对于电力系统安全稳定运行至关重要。然而，风速变化剧烈、非线性特征明显，使得准确预测风电功率具有挑战性。本文提出了一种基于蚁狮优化算法（ALO）、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预测模型，即ALO-BiTCN-BiGRU-Attention模型，用于提高风电功率预测精度。该模型首先利用BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征，然后利用BiGRU捕捉其长程依赖关系，并结合注意力机制对不同时间步长的特征进行加权融合，最终利用ALO算法优化模型参数，提升预测精度。通过与其他主流预测模型的对比实验，验证了本文所提模型的优越性，并对模型参数进行了深入分析，探讨了其对预测精度的影响。

关键词: 风电预测；蚁狮优化算法；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

随着全球能源结构调整和节能减排目标的提出，风电作为一种清洁能源得到了快速发展。然而，风能具有间歇性和随机性，其功率输出波动剧烈，给电力系统稳定运行带来巨大挑战。准确预测风电功率对于电力系统调度、经济运行和安全稳定至关重要。传统的预测方法，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时存在局限性。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征提取能力和非线性拟合能力，在风电预测领域展现出巨大的应用潜力。

卷积神经网络(CNN)能够有效提取时间序列数据的局部特征，而循环神经网络(RNN)则擅长捕捉长程依赖关系。然而，传统的CNN和RNN在处理双向信息时存在不足。双向时间卷积网络(BiTCN)结合了CNN和RNN的优点，能够同时提取时间序列的局部和全局特征，并有效处理双向信息。双向门控循环单元(BiGRU)作为一种改进的RNN，具有更快的训练速度和更强的长程依赖关系捕捉能力。此外，注意力机制能够对不同时间步长的特征进行加权融合，突出重要信息，提高预测精度。

蚁狮优化算法(ALO)是一种新型的元启发式优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快等优点。本文将ALO算法引入到风电预测模型中，用于优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，进一步提升预测精度。

2. 模型构建

本文提出的ALO-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要由四个部分组成：数据预处理、BiTCN层、BiGRU层和注意力机制层，以及ALO算法参数优化。

(1) 数据预处理: 原始风电功率数据通常存在噪声和异常值，需要进行预处理。本文采用滑动平均法平滑数据，并利用异常值检测方法剔除异常点。此外，为了提高模型训练效率，需要对数据进行归一化处理。

(2) BiTCN层: BiTCN层利用双向时间卷积核提取风电功率时间序列的局部特征。双向卷积核能够同时捕捉过去和未来的信息，从而更全面地提取特征。BiTCN层的输出为一系列特征向量。

(3) BiGRU层: BiGRU层接收BiTCN层的输出作为输入，利用双向门控循环单元捕捉时间序列的长程依赖关系。BiGRU层能够有效地处理长序列数据，并学习到更复杂的特征表示。

(4) 注意力机制层: 注意力机制层对BiGRU层的输出进行加权融合，突出重要信息。本文采用基于Softmax函数的注意力机制，根据每个时间步长的重要程度分配不同的权重。注意力机制能够提高模型对重要特征的关注度，从而提高预测精度。

(5) ALO算法参数优化: ALO算法用于优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括卷积核大小、卷积核数量、隐藏层单元数量等。ALO算法通过模拟蚁狮捕食蚂蚁的过程，搜索最优参数组合，从而提高模型的预测精度。

3. 实验结果与分析

本文选取某风电场一年份的实测风电功率数据进行实验，并将其分为训练集、验证集和测试集。将本文提出的ALO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他主流预测模型，如BiGRU、BiLSTM、TCN等进行对比实验，评估模型的预测精度。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。

实验结果表明，本文提出的ALO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和R²指标上均优于其他对比模型，表明该模型具有更高的预测精度。此外，通过对ALO算法参数进行分析，发现合适的参数设置能够有效提升模型的预测性能。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于ALO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，该模型结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用ALO算法优化模型参数，有效提高了风电功率预测精度。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，例如Transformer模型；研究更有效的特征工程方法，例如结合气象数据进行预测；开发更鲁棒的异常值处理方法；以及将该模型应用于实际电力系统调度中，进一步提升电力系统运行的效率和可靠性。

📣 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

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

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🌈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