【SCI2区】凌日优化算法TSOA-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现-优快云博客

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摘要

近年来，随着能源需求的不断增长，准确预测用电需求对于电力系统安全、稳定运行至关重要。本文提出了一种基于凌日优化算法 (TSOA)、卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和注意力机制的混合模型 (TSOA-CNN-GRU-Attention) 用于短期用电需求预测。该模型利用 TSOA 优化 CNN 和 GRU 的参数，并结合注意力机制，有效地提取了历史用电数据的时空特征和非线性特征，提高了预测精度。本文在 Matlab 平台上实现了该模型，并使用真实电力数据进行测试，结果表明 TSOA-CNN-GRU-Attention 模型在预测精度和泛化能力方面均优于其他传统方法，为电力系统安全运行提供了可靠的预测支持。

关键词：用电需求预测，凌日优化算法，卷积神经网络，门控循环单元，注意力机制，Matlab

1. 引言

准确预测用电需求是电力系统规划、调度和运行的关键环节，能够有效提高电力资源利用率，降低运营成本，确保系统安全稳定运行。近年来，随着社会经济快速发展，用电负荷呈现出复杂多变的特点，传统预测方法难以准确捕捉其非线性特征和时间序列特性，预测精度难以满足实际需求。

深度学习算法凭借其强大的非线性映射能力和数据挖掘能力，在电力负荷预测领域取得了显著进展。其中，卷积神经网络 (CNN) 擅长提取空间特征，门控循环单元 (GRU) 擅长提取时间特征，注意力机制能够关注关键特征信息，这些方法被广泛应用于用电需求预测。然而，现有模型大多采用固定参数设置，难以适应不同数据特征和预测目标，导致模型性能存在局限性。

为了克服上述问题，本文提出一种基于凌日优化算法 (TSOA)、CNN、GRU 和注意力机制的混合模型 (TSOA-CNN-GRU-Attention) 用于短期用电需求预测。TSOA 是一种新兴的元启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效优化模型参数，提高预测精度。

2. TSOA-CNN-GRU-Attention 模型

2.1 模型结构

TSOA-CNN-GRU-Attention 模型结构如图 1 所示。该模型主要由四个部分组成：

输入层：接收历史用电数据，包括时间序列数据和相关影响因素，如天气数据、节假日信息等。
CNN 层：采用卷积神经网络提取历史用电数据的空间特征，例如不同时间段的负荷变化趋势。
GRU 层：采用门控循环单元提取历史用电数据的时间特征，例如季节性、周期性等。
注意力机制层：结合 CNN 和 GRU 的输出，通过注意力机制筛选关键特征信息，提高模型预测精度。
输出层：输出预测的短期用电需求。

图 1 TSOA-CNN-GRU-Attention 模型结构图

2.2 模型训练

TSOA-CNN-GRU-Attention 模型采用 TSOA 优化模型参数，包括 CNN 和 GRU 的权重和偏置。TSOA 算法通过模拟太阳系行星的运动规律，不断更新解空间，最终找到最优参数。模型训练流程如下：

初始化 TSOA 算法参数，包括种群规模、迭代次数等。
随机生成初始解，即 CNN 和 GRU 的参数组合。
评估每个解的适应度函数，即模型在训练集上的预测误差。
根据适应度函数值，更新解空间，并生成新的解。
重复步骤 3-4，直到达到预设的迭代次数或满足停止条件。
最优解即为模型的最佳参数组合。

3. Matlab 实现

本文在 Matlab 平台上实现了 TSOA-CNN-GRU-Attention 模型，并使用真实电力数据进行测试。具体实现步骤如下：

数据预处理：对历史用电数据进行清洗、归一化和特征工程处理。
模型训练：使用 TSOA 算法训练模型参数，并设置模型训练参数，例如训练集大小、批次大小、学习率等。
模型评估：使用测试集评估模型性能，计算预测误差、预测精度等指标。
结果分析：分析模型预测结果，并与其他预测方法进行比较。

4. 实验结果

本文使用某地区的真实电力数据进行测试，并将 TSOA-CNN-GRU-Attention 模型与传统方法进行比较，包括 ARIMA 模型、SVM 模型、LSTM 模型等。实验结果表明，TSOA-CNN-GRU-Attention 模型在预测精度和泛化能力方面均优于其他方法。

. 结论

本文提出了一种基于凌日优化算法、卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制的混合模型 (TSOA-CNN-GRU-Attention) 用于短期用电需求预测。该模型利用 TSOA 优化模型参数，并结合 CNN、GRU 和注意力机制，有效地提取了历史用电数据的时空特征和非线性特征，提高了预测精度。实验结果表明，TSOA-CNN-GRU-Attention 模型在预测精度和泛化能力方面均优于其他传统方法，为电力系统安全运行提供了可靠的预测支持。

6. 未来工作

未来工作将着重于以下几个方面：