基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-14 12:06:11 发布

matlab科研社

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率预测的复杂性与不确定性，提出基于鱼鹰优化算法（OOA）优化 NN-BiGUR-Attention 的风电功率预测模型。通过深入剖析 OOA、NN-BiGUR-Attention 的原理与特性，利用 OOA 对 NN-BiGUR-Attention 模型参数进行优化，构建高精度风电功率预测模型。采集实际风电数据进行实验，从多维度评估模型性能，并与传统预测模型对比。结果表明，该模型能有效提升风电功率预测精度，为电力系统调度与运行提供可靠依据，对促进风电消纳和电网稳定具有重要意义。

关键词

鱼鹰优化算法；NN-BiGUR-Attention；风电功率预测；参数优化；预测精度

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电凭借其可再生、无污染等优势，在电力能源结构中所占比重日益增加。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等多种因素影响，具有显著的随机性和波动性。这种特性给电力系统的稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易带来了巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电力系统合理安排发电计划，提高电网接纳风电的能力，降低运行成本，保障电力供应的可靠性和稳定性。因此，开展高精度的风电功率预测研究具有重要的现实意义。

传统的风电功率预测方法，如物理方法、统计方法等，在处理复杂非线性关系时存在一定局限性。近年来，基于神经网络的预测方法因其强大的非线性拟合能力，在风电功率预测领域得到广泛应用。但传统神经网络模型在参数优化方面存在不足，容易陷入局部最优，影响预测精度。同时，风电数据具有时序性和多变量耦合的特点，如何有效提取数据特征也是提高预测精度的关键。鱼鹰优化算法（OOA）作为一种新型智能优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。NN-BiGUR-Attention 模型能够有效处理时序数据，通过注意力机制聚焦关键特征。将 OOA 与 NN-BiGUR-Attention 相结合用于风电功率预测，有望克服传统方法的不足，提高预测精度。

1.2 国内外研究现状

在风电功率预测研究领域，国内外学者开展了大量工作。国外在该领域起步较早，早期多采用物理模型和统计模型进行风电功率预测。随着人工智能技术的发展，基于神经网络的预测方法逐渐成为主流，如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等在风电功率预测中均有应用。同时，一些智能优化算法，如遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等被用于优化神经网络参数，提高预测性能。

国内学者在借鉴国外研究的基础上，也取得了诸多成果。除了对传统神经网络和优化算法的改进应用外，还探索了深度学习与其他技术的融合，如结合卷积神经网络（CNN）和 LSTM 进行风电功率预测。此外，在模型解释性、多源数据融合等方面也开展了深入研究。然而，目前的研究在处理风电数据复杂特征和提高模型全局优化能力方面仍有提升空间。鱼鹰优化算法（OOA）作为较新的优化算法，在风电功率预测领域的应用较少，NN-BiGUR-Attention 模型与 OOA 结合用于风电功率预测更是具有创新性和研究价值。

二、相关理论基础

2.1 鱼鹰优化算法（OOA）原理

鱼鹰优化算法（OOA）是模拟鱼鹰捕食行为而提出的一种元启发式智能优化算法。在自然界中，鱼鹰通过在天空中搜索、定位水中猎物，然后俯冲捕捉猎物。OOA 算法将优化问题的解空间视为鱼鹰的搜索区域，每个鱼鹰个体代表一个潜在解。算法主要包括全局搜索阶段和局部搜索阶段。

在全局搜索阶段，鱼鹰个体根据自身经验和群体信息在搜索空间中随机搜索猎物。通过模拟鱼鹰在高空盘旋寻找猎物的行为，算法利用全局搜索策略探索解空间的不同区域，扩大搜索范围，避免陷入局部最优。在局部搜索阶段，当鱼鹰发现猎物后，会进行俯冲捕捉。算法通过局部搜索策略对当前找到的较优解进行深度挖掘，提高解的质量。在搜索过程中，鱼鹰个体之间通过信息交流共享猎物信息，不断更新自身位置，逐步逼近最优解。OOA 算法具有结构简单、参数少、全局搜索能力强等优点，适用于复杂优化问题。

2.2 NN-BiGUR-Attention 模型原理

神经网络（NN）：神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的计算模型，由大量神经元相互连接组成。通过对大量数据的学习，神经网络能够自动提取数据特征，建立输入与输出之间的非线性映射关系。在风电功率预测中，神经网络可以将风速、风向、气温等影响因素作为输入，风电功率作为输出，通过训练学习数据中的规律，实现对风电功率的预测。

双向门控循环单元（BiGUR）：BiGUR 是在门控循环单元（GRU）的基础上发展而来，GRU 通过重置门和更新门控制信息的流动，能够有效处理时序数据中的长期依赖问题。BiGUR 由前向 GRU 和后向 GRU 组成，前向 GRU 按顺序处理时序数据，后向 GRU 逆序处理数据。两者的输出进行合并，能够同时利用过去和未来的信息，更好地捕捉数据的时序特征，适用于风电功率这种具有强时序性的数据预测。

注意力机制（Attention）：注意力机制模拟人类注意力的分配方式，使模型能够聚焦于输入数据中对输出结果影响较大的关键部分。在 NN-BiGUR-Attention 模型中，注意力机制通过计算不同输入特征的权重，为重要特征分配更高的权重，突出关键信息，抑制无关信息的干扰，从而提高模型对风电功率预测的准确性。