【预定SCI2区】基于矮猫鼬优化算法DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 风电预测的准确性直接影响电力系统的稳定性和经济运行。本文提出了一种基于矮猫鼬优化算法(DMOA)改进的双向时间卷积网络与双向门控循环单元网络结合注意力机制的风电预测模型(DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention)。该模型充分利用了BiTCN在捕捉短期时序特征方面的优势，BiGRU在捕捉长期时序依赖方面的优势，以及注意力机制在突出关键特征信息方面的优势，并通过DMOA算法优化模型参数，以提高风电预测精度。通过与多种现有算法的对比实验，验证了该模型的有效性和优越性。研究结果表明，DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在风电预测任务中取得了显著的精度提升，为提高风电并网消纳能力提供了一种新的有效途径。

关键词: 风电预测；矮猫鼬优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元网络；注意力机制；深度学习

1 引言

随着全球能源结构转型和对清洁能源需求的不断增长，风电作为一种重要的可再生能源，其发电量在全球电力系统中的占比持续提升。然而，风电具有间歇性和波动性等特点，其发电功率受多种因素影响，例如风速、风向、温度等气象因素以及风机的运行状态等。精确的风电功率预测对于电力系统的安全稳定运行和经济调度至关重要，可以有效降低弃风率，提高能源利用效率，并减少对传统化石能源的依赖。

传统的风电预测方法，例如统计方法（如ARIMA模型）和物理方法，在处理复杂非线性时间序列数据时往往精度较低，难以满足现代电力系统对预测精度的要求。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其强大的学习能力和特征提取能力为提高风电预测精度提供了新的途径。循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等深度学习模型已被广泛应用于风电预测，并取得了不错的效果。然而，这些模型也存在一些不足，例如RNN容易出现梯度消失或爆炸问题，CNN难以有效捕捉长期时序依赖关系。

本文针对现有风电预测模型的不足，提出了一种基于矮猫鼬优化算法(DMOA)改进的双向时间卷积网络与双向门控循环单元网络结合注意力机制的风电预测模型(DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention)。该模型融合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用DMOA算法对模型参数进行优化，有效提高了风电预测的精度和稳定性。

2 模型构建

2.1 矮猫鼬优化算法(DMOA)

矮猫鼬优化算法(DMOA)是一种新型的元启发式优化算法，模拟了矮猫鼬在觅食过程中的行为特征。相比于其他元启发式算法，DMOA具有收敛速度快、全局搜索能力强以及寻优精度高的优点，适用于解决复杂的优化问题。在本文中，我们利用DMOA算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数进行优化，包括网络层数、神经元数量、学习率等超参数，以寻找模型的最优配置，提高预测精度。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

双向时间卷积网络(BiTCN)通过结合正向和反向卷积操作，能够同时捕捉时间序列数据的过去和未来信息，有效提取局部时序特征。与传统的CNN相比，BiTCN能够更好地捕捉时间序列数据的上下文信息，提高预测精度。

2.3 双向门控循环单元网络(BiGRU)

双向门控循环单元网络(BiGRU)是一种改进的RNN模型，通过门控机制有效解决了RNN梯度消失或爆炸的问题，能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系。BiGRU结合了正向和反向GRU单元，能够更好地捕捉时间序列数据的双向上下文信息。

2.4 注意力机制(Attention)

注意力机制能够赋予模型对不同时间步长特征的不同权重，突出关键特征信息，提高模型的表达能力和预测精度。在本文中，我们采用自注意力机制，能够捕捉时间序列数据内部的依赖关系，并根据重要程度分配不同的权重，从而提高预测的准确性。

2.5 DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型结构

本模型首先利用BiTCN提取风电功率时间序列数据的局部时序特征，然后将提取到的特征输入到BiGRU中，进一步捕捉长期时序依赖关系。最后，将BiGRU的输出输入到注意力机制层，突出关键特征信息，最终输出风电功率预测值。DMOA算法则用于优化整个模型的超参数，以达到最佳的预测效果。

3 实验结果与分析

为了验证DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的有效性，我们进行了大量的对比实验。实验数据选取了某风电场的历史风电功率数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。我们将该模型与其他几种常用的风电预测模型进行了比较，包括ARIMA模型、LSTM模型、CNN模型以及BiGRU模型。评价指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)。

实验结果表明，DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在RMSE、MAE和MAPE三个指标上均优于其他对比模型，证明了该模型在风电预测任务中的有效性和优越性。DMOA算法的引入有效地提升了模型的预测精度，注意力机制的加入也显著提高了模型对关键特征信息的捕捉能力。

4 结论与展望

本文提出了一种基于DMOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，该模型通过结合BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用DMOA算法优化模型参数，有效提高了风电预测精度。实验结果验证了该模型的有效性和优越性，为提高风电并网消纳能力提供了一种新的有效途径。

📣 部分代码

end

% 训练集和测试集划分

outdim = 1;                                  % 最后一列为输出

num_size = 0.9;                              % 训练集占数据集比例

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

N = size(P_test, 2);

%  数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1)

⛳️ 运行结果

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🌈 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、 集装箱调度、 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、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.19 Transform各类组合时序、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

🌈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

🌈 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

🌈 无人机应用方面

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🌈 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、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 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

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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