黑翅鸢优化算法BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测，附模型报告

最新推荐文章于 2025-07-13 05:15:00 发布

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#算法 #cnn #人工智能

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🔥 内容介绍

光伏发电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构转型中扮演着日益重要的角色。然而，光伏发电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。准确的光伏功率预测对于电网调度、能源管理和提高可再生能源利用率至关重要。本文旨在研究一种基于黑翅鸢优化算法(Black Kite Algorithm, BKA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)的光伏功率预测模型，并将其与单独的CNN、BiLSTM以及CNN-BiLSTM模型进行比较，探讨其在多变量时序光伏功率预测中的性能优势。

1. 光伏功率预测方法综述

传统的光伏功率预测方法主要分为物理模型和统计模型。物理模型依赖于精确的气象数据和光伏发电系统参数，计算复杂度高且精度易受天气状况影响。统计模型则利用历史数据建立预测模型，例如时间序列分析、回归分析和机器学习算法。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)及其变体，例如长短期记忆网络(LSTM)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)在光伏功率预测中展现出强大的学习能力和预测精度。

CNN能够有效地提取输入数据的空间特征，例如气象图像中的云层分布，从而提升对光伏发电量变化的预测能力。BiLSTM则擅长处理时序数据，能够捕捉光伏功率时间序列中的长期依赖关系和上下文信息，提高预测精度。因此，将CNN和BiLSTM结合起来，可以同时利用两种模型的优势，进一步提升光伏功率预测的准确性。

2. 基于BKA优化的CNN-BiLSTM模型

虽然CNN-BiLSTM模型具有较强的预测能力，但其性能很大程度上依赖于模型超参数的设置，例如卷积核的大小、数量，LSTM层的神经元数量等。手动调整这些超参数不仅耗时，而且难以找到全局最优解。因此，本文引入黑翅鸢优化算法(BKA)来自动优化CNN-BiLSTM模型的超参数，旨在提高模型的预测精度和鲁棒性。

BKA是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于黑翅鸢的捕食行为。该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、参数设置少等优点。在本文中，BKA算法的目标函数是最小化光伏功率预测的均方根误差(RMSE)，通过迭代更新黑翅鸢的位置，即CNN-BiLSTM模型的超参数，最终找到最佳的超参数组合，从而构建最优的光伏功率预测模型。

模型的具体构建步骤如下：

数据预处理：
对原始气象数据和历史光伏功率数据进行清洗、标准化和归一化处理，以提高模型的训练效率和预测精度。
特征选择：
根据相关性分析和领域知识，选择与光伏功率密切相关的气象因素作为模型的输入特征，例如温度、湿度、风速、风向、光照强度等。
模型构建：
构建CNN-BiLSTM模型，包括卷积层、池化层、BiLSTM层和全连接层。CNN用于提取气象特征的空间信息，BiLSTM用于捕捉光伏功率时间序列的长期依赖关系。
BKA优化：
利用BKA算法优化CNN-BiLSTM模型的超参数，例如卷积核大小、数量，池化层大小，BiLSTM层神经元数量，学习率等。
模型训练：
使用优化后的超参数对CNN-BiLSTM模型进行训练，利用历史数据学习光伏功率与气象因素之间的映射关系。
模型验证：
使用独立的验证集评估模型的预测性能，并调整模型参数，以防止过拟合。
模型测试：
使用测试集评估模型的泛化能力，并与其它模型进行比较。