【预定SCI2区】基于樽海鞘优化算法SSA-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: 风电预测的精度直接影响电网的稳定性和经济效益。本文提出了一种基于樽海鞘算法(SSA)优化双向时间卷积网络(BiTCN)和双向门控循环单元(BiGRU)网络，并结合注意力机制(Attention)的风电预测模型，即SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分利用了BiTCN在捕捉时间序列局部特征方面的优势，BiGRU在捕捉长程依赖关系方面的能力，以及Attention机制在突出关键信息方面的作用，并通过SSA算法优化模型参数，以提高预测精度。通过对实际风电数据的实验验证，结果表明该模型在预测精度和稳定性方面均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。

关键词: 风电预测；樽海鞘算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；模型优化

1. 引言

随着全球能源结构调整和可持续发展战略的推进，风电作为一种清洁能源得到了广泛的应用。然而，风电具有间歇性和波动性等特点，给电网的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规划、调度和运行至关重要，能够有效提高电网的稳定性和经济效益，减少弃风限电的发生。

近年来，许多学者针对风电预测问题提出了各种预测模型，例如ARIMA模型、支持向量机(SVM)模型、神经网络模型等。然而，这些传统模型在处理非线性、非平稳时间序列数据时存在一定的局限性。随着深度学习技术的快速发展，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)，由于其强大的学习能力和对时间序列数据的处理能力，在风电预测领域得到了广泛应用。

本文针对传统模型在风电预测中的不足，提出了一种基于SSA-BiTCN-BiGRU-Attention的改进模型。该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用SSA算法对模型参数进行优化，以提高预测精度和稳定性。BiTCN能够有效提取时间序列数据的局部特征，BiGRU能够捕捉长程依赖关系，Attention机制能够突出关键时间步长的信息，而SSA算法则能够有效避免模型陷入局部最优解，提高模型的泛化能力。

2. 模型构建

本节详细介绍SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的结构和算法流程。

2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN通过在时间维度上进行正向和反向卷积，能够有效提取时间序列数据的局部特征，并捕捉前后文信息。相比于单向卷积网络，BiTCN能够更全面地捕捉时间序列的特征，从而提高预测精度。

2.2 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU是GRU的双向扩展，能够同时捕捉时间序列的前向和后向信息，从而更好地学习长程依赖关系。BiGRU具有较强的学习能力和记忆能力，能够有效处理复杂的非线性时间序列数据。

2.3 注意力机制(Attention)

Attention机制能够根据输入数据的不同重要性分配不同的权重，从而突出关键信息，提高模型的预测精度。在本模型中，我们采用了一种基于自注意力的机制，对BiGRU的输出进行加权，以突出关键时间步长的信息。

2.4 樽海鞘算法(SSA)

SSA是一种基于群体智能的优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度快等优点。在本模型中，我们利用SSA算法优化BiTCN、BiGRU和Attention机制的参数，以寻找模型的最优参数组合，提高预测精度。

2.5 模型整体结构

SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的整体结构如下：首先，将风电功率时间序列数据输入BiTCN网络，提取局部特征；然后，将BiTCN的输出输入BiGRU网络，捕捉长程依赖关系；接着，将BiGRU的输出输入Attention机制，突出关键信息；最后，通过一个全连接层输出预测结果。SSA算法则用于优化整个模型的参数。

3. 实验结果与分析

本节通过对实际风电数据的实验验证，分析SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的性能。我们选取了某风电场一段时间的风电功率数据作为实验数据集，并将该数据集划分为训练集、验证集和测试集。我们与传统的ARIMA模型、SVM模型以及LSTM模型进行对比，评价指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)。

实验结果表明，SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE三个指标上均优于其他对比模型，证明了该模型在风电预测中的有效性。此外，我们还分析了SSA算法对模型性能的影响，结果表明SSA算法能够有效提高模型的预测精度和稳定性。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于SSA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型。该模型通过结合BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用SSA算法优化模型参数，有效提高了风电预测的精度和稳定性。实验结果验证了该模型的有效性和优越性。

未来的研究方向可以考虑以下几个方面：1. 探索更先进的深度学习模型和优化算法，进一步提高预测精度；2. 考虑风电功率预测中的不确定性因素，例如天气因素和设备故障等；3. 研究多源数据融合技术，例如结合气象数据和风机运行数据，提高预测精度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙艳玲,张家瑞,鲁振中.拉盖尔-高斯涡旋光束在水下湍流中的传输特性[J].光学学报, 2019, 39(10):6.DOI:10.3788/AOS201939.1001005.

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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

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