【预定SCI2区】基于侏儒猫鼬优化算法DMO-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力系统的稳定运行和经济调度。本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法(Dwarf Mongoose Optimization, DMO)优化的双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(BiTCN-BiGRU-Attention)混合模型，用于提高风电功率预测的精度和稳定性。该模型首先利用双向时间卷积网络(BiTCN)提取风电功率时间序列的局部特征，然后将提取的特征输入到双向门控循环单元(BiGRU)中，捕捉时间序列的长程依赖关系。最后，引入注意力机制来突出重要特征，并最终输出风电功率预测值。为了优化模型参数并提升预测精度，本文采用侏儒猫鼬优化算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型进行全局优化。通过在多个真实风电数据集上的实验结果表明，与其他先进的风电预测模型相比，本文提出的DMO-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力，为提高风电功率预测的准确性和可靠性提供了新的途径。

关键词: 风电预测；侏儒猫鼬优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；时间序列

1 引言

随着全球能源结构的调整和可再生能源的快速发展，风电作为一种清洁能源正得到越来越广泛的应用。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的安全稳定运行带来了巨大的挑战。准确预测风电功率是解决这一问题的关键，也是提高电力系统调度的效率和可靠性的重要前提。

近年来，深度学习技术在风电预测领域取得了显著的进展。循环神经网络(RNN)及其变体，例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，因其能够有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖关系而被广泛应用于风电功率预测。然而，RNN模型在处理具有复杂时空特征的风电数据时，仍然存在一些不足，例如梯度消失和计算效率低等问题。

为了克服这些不足，近年来涌现出许多改进的模型，例如卷积神经网络(CNN)和注意力机制等。CNN能够有效地提取局部特征，而注意力机制则能够突出重要的特征信息，从而提高模型的预测精度。然而，单纯的CNN或RNN模型难以同时捕捉风电数据的局部和全局特征，并且参数优化也存在一定的挑战。

本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法(DMO)优化的BiTCN-BiGRU-Attention混合模型，用于提高风电功率预测的精度和稳定性。DMO算法是一种新型的元启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部寻优能力，能够有效地优化模型参数，提高模型的预测精度。BiTCN-BiGRU-Attention模型通过结合BiTCN、BiGRU和注意力机制，能够有效地提取风电数据的局部和全局特征，并突出重要特征信息，从而提高预测精度。

2 DMO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型结构

本节详细介绍DMO-BiTCN-BiGRU-Attention模型的结构和工作原理。该模型主要由三部分组成：BiTCN层，BiGRU层和注意力机制层。

2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)层: BiTCN层用于提取风电功率时间序列的局部特征。与传统的CNN相比，BiTCN能够同时捕捉时间序列中的前后文信息，从而更好地理解数据中的时空关系。BiTCN层采用多个卷积核对输入的风电功率时间序列进行卷积操作，得到一系列特征图。

2.2 双向门控循环单元(BiGRU)层: BiGRU层用于捕捉风电功率时间序列的长程依赖关系。BiGRU是GRU的双向版本，它能够同时考虑过去和未来的信息，从而更好地捕捉时间序列中的长程依赖关系。BiGRU层将BiTCN层输出的特征图作为输入，并输出一系列隐藏状态向量。

2.3 注意力机制层: 注意力机制层用于突出重要特征信息。本文采用一种基于权重的注意力机制，通过学习每个特征向量的权重来突出重要特征，并抑制不重要特征的影响。注意力机制层将BiGRU层输出的隐藏状态向量作为输入，并输出最终的预测结果。

2.4 侏儒猫鼬优化算法(DMO): DMO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、BiGRU单元数量以及注意力机制的参数等。DMO算法通过模拟侏儒猫鼬的觅食行为来进行全局搜索和局部寻优，能够有效地找到模型的最优参数组合，提高模型的预测精度。

3 实验结果与分析

为了验证DMO-BiTCN-BiGRU-Attention模型的有效性，本文在三个真实风电数据集上进行了实验，并与其他先进的风电预测模型进行了比较，包括LSTM, GRU, CNN-LSTM,以及其他基于优化算法的模型。 实验结果表明，DMO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在预测精度和稳定性方面均具有显著优势。 具体指标包括均方根误差(RMSE)，平均绝对误差(MAE)，以及平均绝对百分比误差(MAPE)。 本文将详细分析不同模型在不同数据集上的性能差异，并探讨DMO算法对模型性能提升的影响。 此外，还会对模型的计算效率进行评估。

4 结论与未来工作

本文提出了一种基于DMO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，并通过实验验证了其有效性。该模型结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，能够有效地提取风电数据的局部和全局特征，并通过DMO算法优化模型参数，提高预测精度和稳定性。 未来的工作将主要集中在以下几个方面：

• 改进DMO算法: 探索更有效的元启发式优化算法，进一步提高模型的优化效率和预测精度。

• 考虑更多影响因素: 将气象数据等其他影响因素融入模型，提高预测的准确性。

• 模型的实时性改进: 研究模型的实时预测能力，以满足电力系统调度的实时需求。

• 模型的可解释性增强: 研究如何提高模型的可解释性，帮

⛳️ 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.

[2]  Liao Z , Min W , Li C ,et al.Photovoltaic Power Prediction Based on Irradiation Interval Distribution and Transformer-LSTM[J].  2024.

[3] 赵斯祺,代红,王伟.基于Transformer-LSTM模型的跨站脚本检测方法[J].计算机应用与软件, 2023, 40(9):327-333.

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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

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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