【SCI2区】狮群优化算法LSO-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 电力需求预测在电力系统的规划、调度和管理中起着至关重要的作用，然而，由于电力需求的复杂性和随机性，准确预测电力需求一直是电力系统领域的重要挑战。近年来，深度学习技术在电力需求预测领域取得了显著进展，但仍存在模型参数优化困难、预测精度不足等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于狮群优化算法(LSO)的卷积神经网络-门控循环单元-注意力机制(CNN-GRU-Attention)模型，用于电力需求预测。LSO算法是一种新型的群体智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，能够有效优化CNN-GRU-Attention模型的参数，提升模型预测精度。本文利用Matlab软件对LSO-CNN-GRU-Attention模型进行仿真实验，并与其他预测模型进行对比分析，验证了模型的有效性和优越性。

关键词: 电力需求预测；狮群优化算法；CNN-GRU-Attention；Matlab

引言:

电力需求预测是电力系统规划、调度和管理的重要环节，精准的电力需求预测能够有效提高电力系统的运行效率，降低运营成本，保证电力供应安全。然而，电力需求受多种因素影响，如气象条件、经济发展水平、社会活动等，呈现出强烈的非线性、非平稳性和随机性，传统的预测方法难以准确预测未来的电力需求。

近年来，深度学习技术在电力需求预测领域得到了广泛应用，例如卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)等模型。CNN擅长提取数据的空间特征，GRU擅长提取数据的时序特征，将两者结合可以有效提升电力需求预测的精度。然而，深度学习模型存在参数众多、优化难度大等问题，传统优化算法难以找到最优参数，导致模型预测精度下降。

为了解决深度学习模型参数优化问题，本文引入狮群优化算法(LSO)对CNN-GRU-Attention模型进行优化。LSO算法是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来源于自然界中狮群的狩猎行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，能够有效解决深度学习模型参数优化难题。

1. LSO-CNN-GRU-Attention模型

1.1 CNN-GRU-Attention模型

本文采用的CNN-GRU-Attention模型结构如图1所示：

[图片：CNN-GRU-Attention模型结构图]

图1 CNN-GRU-Attention模型结构图

模型主要包含以下四个模块：

• 卷积神经网络(CNN)模块: 用于提取历史电力需求数据中的空间特征，例如季节性、工作日与周末等特征。

• 门控循环单元(GRU)模块: 用于提取历史电力需求数据中的时间特征，例如周内趋势、节假日效应等特征。

• 注意力机制模块: 用于识别历史数据中对未来预测影响较大的部分，提高模型的预测精度。

• 全连接层模块: 用于将模型的输出映射到最终的电力需求预测结果。

1.2 狮群优化算法(LSO)

LSO算法是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来源于自然界中狮群的狩猎行为。算法主要包含以下几个步骤：

• 初始化种群：随机生成一定数量的狮群个体，每个个体代表一种模型参数组合。

• 猎物搜索：每个狮群个体根据其当前位置和猎物信息进行搜索，寻找最优的模型参数组合。

• 围猎：狮群个体根据猎物信息和自身位置进行合作，共同逼近猎物，即寻找最优的模型参数组合。

• 更新位置：根据猎物搜索和围猎的结果，更新每个狮群个体的位置，即更新模型参数组合。

• 迭代：重复上述步骤，直至找到最优的模型参数组合，即获得最优的预测模型。

​ 实验结果分析

本文利用实际电力需求数据对LSO-CNN-GRU-Attention模型进行仿真实验，并与其他预测模型进行对比分析，结果表明：

• LSO-CNN-GRU-Attention模型的预测精度明显高于其他预测模型，例如LSTM、RNN等模型。

• LSO算法能够有效优化CNN-GRU-Attention模型的参数，提升模型预测精度。

 结论

本文提出了一种基于狮群优化算法的CNN-GRU-Attention模型，用于电力需求预测，并利用Matlab软件对模型进行实现和仿真实验。结果表明，LSO-CNN-GRU-Attention模型具有更高的预测精度，能够有效解决深度学习模型参数优化问题，为电力系统管理提供更加精准的预测结果。

未来工作方向

• 研究更先进的优化算法，进一步提高模型预测精度。

• 结合更多特征，例如天气预报、经济指标等，提升模型的预测能力。

• 将模型应用于实际电力系统中，验证模型的实用性和可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计