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摘要: 风电预测的准确性直接影响着电力系统的稳定运行和经济调度。本文针对风电功率序列的非线性、非平稳特性，提出一种基于鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA）优化的双向时间卷积网络（Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN）与双向门控循环单元网络（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）结合并融入注意力机制（Attention Mechanism）的风电功率预测模型，简称OOA-BiTCN-BiGRU-Attention。该模型首先利用BiTCN提取风电功率序列的局部特征，随后BiGRU捕捉序列的长程依赖关系，最后注意力机制对BiGRU输出的特征进行加权，突出重要信息，最终实现对风电功率的精确预测。为了优化模型参数，本文采用OOA算法对模型参数进行全局寻优，提高模型的预测精度和泛化能力。通过与多种现有算法在实际风电数据上的对比实验，验证了OOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的优越性，为提高风电预测精度提供了新的思路。
关键词: 风电预测；鱼鹰优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元网络；注意力机制；模型优化
1 引言
随着全球能源结构调整和环境保护意识的增强，风电作为一种清洁能源得到快速发展。然而，风电功率具有间歇性和波动性等特点，其预测精度直接影响电力系统的稳定运行和经济调度。准确预测风电功率，对于提高电力系统可靠性、降低弃风率、优化能源调度至关重要。
目前，已有多种风电功率预测方法被提出，例如：传统的统计方法（ARIMA、GARCH等）、机器学习方法（支持向量机SVM、神经网络NN等）以及深度学习方法（循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN等）。然而，这些方法在处理风电功率序列的复杂非线性、非平稳特性时，存在一定的局限性。传统的统计方法对数据的假设条件较为严格，难以捕捉数据的复杂特性；传统的机器学习方法虽然能够处理非线性关系，但其预测精度受限于模型的表达能力；而单一的深度学习模型，如RNN或CNN，在处理长序列数据或同时捕捉局部和全局特征方面也存在不足。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于OOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型。该模型结合了BiTCN和BiGRU的优势，并融入注意力机制，能够有效地提取风电功率序列的局部和全局特征，并对关键信息进行加权。此外，利用OOA算法对模型参数进行优化，进一步提高了模型的预测精度和泛化能力。
2 模型结构
OOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要由四个部分组成：BiTCN层、BiGRU层、注意力机制层和输出层。
(1) BiTCN层: BiTCN层采用双向的时间卷积操作，能够同时提取风电功率序列中的前向和后向信息，有效地捕捉局部特征，并减少信息损失。BiTCN层的输出为一个包含局部特征信息的向量序列。
(2) BiGRU层: BiGRU层接收BiTCN层的输出作为输入，利用门控机制捕捉风电功率序列的长程依赖关系。BiGRU层能够有效地学习序列中的时间依赖性，从而提高预测精度。BiGRU层的输出为一个包含长程依赖关系信息的向量序列。
(3) 注意力机制层: 注意力机制层对BiGRU层的输出进行加权，突出对预测结果贡献较大的信息。本文采用基于Softmax函数的注意力机制，计算每个时间步长的权重，并对BiGRU层的输出进行加权求和，从而得到一个更具代表性的特征向量。
(4) 输出层: 输出层接收注意力机制层的输出作为输入，通过一个全连接层进行映射，最终输出风电功率的预测值。
3 鱼鹰优化算法(OOA)
鱼鹰优化算法(OOA) 是一种新型的元启发式优化算法，模拟了鱼鹰捕猎的行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。在本文中，OOA算法用于优化OOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括BiTCN层、BiGRU层和输出层的权重和偏置。OOA算法通过迭代寻优，找到最优的模型参数，从而提高模型的预测精度。
4 实验结果与分析
本文利用某风电场一年份的实测风电功率数据进行实验，将OOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他几种主流的风电预测模型进行对比，包括：ARIMA、SVM、LSTM、BiGRU以及BiLSTM。评价指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R-squared (R²)等。
实验结果表明，OOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和R²三个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，OOA算法的引入有效地提高了模型的优化效率，缩短了训练时间。
5 结论与展望
本文提出了一种基于OOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用OOA算法进行参数优化，有效地提高了风电功率预测的精度。实验结果验证了该模型的有效性和优越性。
未来的研究工作可以从以下几个方面展开：
-
探索更先进的深度学习模型，例如Transformer模型，进一步提高预测精度。
-
研究不同类型风电场数据的适用性，提高模型的泛化能力。
-
结合气象数据等辅助信息，提高预测的准确性和可靠性。
-
研究模型的实时性和在线学习能力，使其能够适应风电功率变化的动态特性。
📣 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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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
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