【SCI2区】向量加权平均算法INFO-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

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🔥 内容介绍

近年来，随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求呈现出快速增长的趋势。准确预测用电需求对于电力系统安全稳定运行、电力资源优化配置和经济效益提升至关重要。传统的用电需求预测方法主要依赖于统计学方法，例如ARIMA模型，但这些方法在处理复杂的非线性时间序列数据方面存在局限性。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征提取和非线性建模能力，在用电需求预测领域展现出巨大的潜力。

本文将基于向量加权平均算法，结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）构建一个名为INFO-CNN-GRU-Attention的深度学习模型，用于电力需求预测，并在Matlab平台上进行实现。该模型的创新点在于：

1. 向量加权平均算法： 针对不同时间尺度数据的特征差异，本文引入向量加权平均算法，对不同时间尺度的历史数据进行加权平均，以获得更具代表性的特征信息。

2. INFO-CNN： 利用卷积神经网络提取历史用电数据的局部特征，例如季节性、周期性等，并使用信息熵作为特征筛选指标，保留重要信息，提升模型的泛化能力。

3. GRU-Attention： 使用门控循环单元（GRU）捕捉时间序列数据的长时依赖关系，同时引入注意力机制，关注时间序列中与未来预测结果更相关的关键信息，提高预测精度。

模型的具体实现步骤如下：

1. 数据预处理：

• 收集并清洗电力需求数据，包括历史用电量、气温、湿度等影响因素。

• 对数据进行标准化处理，将数据范围缩放到0-1之间。

2. 模型构建：

• 向量加权平均层： 将历史数据分为多个时间尺度，例如日、周、月，分别提取特征，并使用向量加权平均算法对不同时间尺度的特征进行加权融合。

• INFO-CNN层： 使用多个卷积层提取历史数据的局部特征，并使用信息熵筛选重要特征，提高模型的泛化能力。

• GRU层： 使用门控循环单元捕捉时间序列数据的长时依赖关系，学习数据的时间演化规律。

• Attention层： 使用注意力机制，关注时间序列中与未来预测结果更相关的关键信息，增强模型的预测能力。

• 全连接层： 将GRU层输出的特征向量映射到预测结果。

3. 模型训练：

• 使用Adam优化器，结合均方误差（MSE）作为损失函数，对模型进行训练。

• 使用80%的数据进行训练，20%的数据进行验证。

4. 模型评估：

• 使用RMSE、MAE、MAPE等指标评估模型预测结果，并与其他模型进行比较，验证模型的有效性。

5. 模型应用：

• 使用训练好的模型对未来用电需求进行预测，并根据预测结果制定电力调度方案，提高电力系统的安全性和经济效益。

Matlab实现：

• 使用Matlab提供的深度学习工具箱搭建模型框架。

• 利用Matlab自带的函数库进行数据预处理和模型训练。

• 通过可视化工具展示模型的训练过程和预测结果。

模型优势：

• 结合向量加权平均算法、CNN、GRU和Attention机制，有效捕捉电力需求数据的不同时间尺度特征和非线性关系。

• 使用信息熵筛选特征，提升模型的泛化能力。

• 通过注意力机制，关注时间序列中与未来预测结果更相关的关键信息，提高预测精度。

• 使用Matlab实现，方便快捷，便于推广应用。

未来展望：

• 可以尝试使用其他深度学习模型，例如Transformer，进一步提升模型的预测精度。

• 可以将该模型扩展到其他领域，例如风电功率预测、交通流量预测等，提升模型的应用范围。

• 可以将该模型与其他优化算法结合，例如遗传算法，实现电力系统优化调度。

结论：

本文提出的INFO-CNN-GRU-Attention模型在电力需求预测方面具有较高的预测精度和应用价值，并能够有效解决传统预测方法在处理复杂时间序列数据方面的局限性。未来，该模型将会在电力系统优化调度、新能源利用等方面发挥更加重要的作用。

⛳️ 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

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

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