【SCI2区】雪融优化算法SAO-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要

近年来，随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，电力需求不断增长。准确预测用电需求对于电力系统安全运行、资源合理配置和经济效益提升至关重要。为了提升用电需求预测的精度，本文提出了一种基于雪融优化算法 (Snow Melting Optimization Algorithm, SAO) 的卷积神经网络 (CNN)-门控循环单元 (GRU)-注意力机制 (Attention) 模型 (SAO-CNN-GRU-Attention)，并使用 Matlab 语言进行实现。

1. 引言

用电需求预测是电力系统规划、调度和运营的重要环节，其准确性直接影响电力系统的稳定性和经济效益。传统的预测方法，如时间序列分析、回归分析等，往往难以捕捉到电力需求的复杂变化规律，预测精度有限。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究将神经网络应用于用电需求预测，并取得了较好的效果。

2. 相关工作

近年来，深度学习模型在用电需求预测领域得到广泛应用，其中卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 成为主流模型。CNN擅长提取时间序列数据中的局部特征，而RNN则擅长捕捉时间序列数据的长期依赖关系。为了进一步提升预测精度，一些研究将 CNN 和 RNN 结合，并引入注意力机制来增强模型的特征提取能力。

3. 模型设计

本文提出的 SAO-CNN-GRU-Attention 模型结构如下：

(1) 数据预处理

对原始用电需求数据进行清洗、标准化和特征提取，得到可供模型训练的输入数据。

(2) CNN 模块

利用 CNN 模块提取时间序列数据中的局部特征。CNN 模块由多个卷积层和池化层组成，通过卷积运算和池化操作，提取不同尺度的特征信息。

(3) GRU 模块

利用 GRU 模块捕捉时间序列数据的长期依赖关系。GRU 模块是一种改进的 RNN 模型，它能够有效地解决传统 RNN 模型存在的梯度消失问题。

(4) 注意力机制

利用注意力机制增强模型的特征提取能力。注意力机制可以根据特征的重要性，自动分配不同的权重，从而提升模型的预测精度。

(5) 雪融优化算法

利用雪融优化算法 (SAO) 对模型参数进行优化，寻找最优的模型参数组合，进一步提升模型的预测性能。SAO 是一种新兴的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。

4. Matlab 实现

本文利用 Matlab 语言实现 SAO-CNN-GRU-Attention 模型。具体实现步骤如下：

(1) 数据准备

收集并整理历史用电需求数据，并进行数据预处理。

(2) 模型构建

利用 Matlab 的深度学习工具箱构建 CNN、GRU、Attention 和 SAO 模块，并将其组合成完整的模型结构。

(3) 模型训练

利用训练数据对模型进行训练，并采用 SAO 算法对模型参数进行优化。

(4) 模型评估

利用测试数据对模型进行评估，并计算模型的预测精度，如均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。

5. 实验结果

在真实用电需求数据上的实验结果表明，SAO-CNN-GRU-Attention 模型的预测精度显著优于其他对比模型，表明该模型能够有效地捕捉用电需求的复杂变化规律，提高预测精度。

6. 结论

本文提出了一种基于雪融优化算法的 CNN-GRU-Attention 模型，并使用 Matlab 语言进行实现。实验结果表明，该模型在用电需求预测方面取得了良好的效果，为电力系统安全运行和经济效益提升提供了有效工具。未来，我们将进一步研究该模型的改进和应用，探索更先进的预测方法和模型。

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1 各类智能优化算法改进及应用

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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