【预定SCI2区】基于白冠鸡优化算法COOT-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: 风电预测对于提高电力系统运行的稳定性和经济性至关重要。本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 优化的双向时间卷积网络 (BiTCN) 与双向门控循环单元 (BiGRU) 网络结合注意力机制 (Attention) 的风电预测模型，即 COOT-BiTCN-BiGRU-Attention 模型。该模型充分利用了 BiTCN 在捕捉时间序列局部特征方面的优势，BiGRU 在捕捉长时依赖关系方面的优势，以及 Attention 机制在突出重要特征方面的优势，并通过 COOT 算法优化模型参数，以提高预测精度和稳定性。通过对某风电场的实际风电功率数据进行实验验证，结果表明，与传统的 BP 神经网络、支持向量机以及其他改进的深度学习模型相比，COOT-BiTCN-BiGRU-Attention 模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力，为提高风电预测的精度和可靠性提供了一种新的有效方法。

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

1. 引言

随着全球能源结构的转型，风电作为一种清洁能源受到越来越多的关注。然而，风电具有间歇性和波动性等特点，给电力系统的稳定运行带来了挑战。准确的风电功率预测对于电力系统调度、能量管理和市场交易至关重要。传统的预测方法，如时间序列分析、统计回归等，难以有效地捕捉风电功率数据的复杂非线性特征。近年来，深度学习技术凭借其强大的学习能力，在风电预测领域取得了显著进展。卷积神经网络 (CNN) 擅长提取局部特征，循环神经网络 (RNN) 擅长捕捉时间序列的长时依赖关系，两者结合可以有效提高预测精度。

本文提出一种新型的风电预测模型，该模型融合了 BiTCN、BiGRU 和 Attention 机制，并利用 COOT 算法优化模型参数。BiTCN 可以有效地提取风电功率时间序列的局部特征和时间特征，BiGRU 可以捕捉长时依赖关系，Attention 机制可以突出时间序列中对预测结果贡献较大的特征，而 COOT 算法则可以有效地优化模型参数，避免陷入局部最优解，提高模型的预测精度和泛化能力。

2. 模型构建

2.1 白冠鸡优化算法 (COOT)

COOT 算法是一种基于白冠鸡觅食行为的元启发式优化算法。该算法具有收敛速度快、寻优能力强的特点，能够有效地解决高维、多峰函数的优化问题。在本文中，COOT 算法用于优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数，包括网络层数、节点数、学习率等。

2.2 双向时间卷积网络 (BiTCN)

BiTCN 是 CNN 的一种改进，它结合了正向和反向卷积操作，能够同时捕捉时间序列中过去和未来的信息，从而更好地提取时间序列的局部特征。在风电预测中，BiTCN 可以有效地提取风速、风向等影响风电功率的局部特征。

2.3 双向门控循环单元 (BiGRU)

BiGRU 是 RNN 的一种改进，它通过门控机制解决了 RNN 的梯度消失问题，能够有效地捕捉时间序列的长时依赖关系。在风电预测中，BiGRU 可以捕捉历史风电功率数据中的长期趋势和周期性变化。

2.4 注意力机制 (Attention)

Attention 机制可以赋予时间序列中不同时刻的特征不同的权重，从而突出对预测结果贡献较大的特征。在本文中，Attention 机制用于突出对风电功率预测贡献较大的时间步长的特征，提高预测精度。

2.5 模型整体结构

COOT-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的整体结构。首先，将风电功率时间序列输入 BiTCN 模块，提取局部特征。然后，将 BiTCN 模块的输出输入 BiGRU 模块，捕捉长时依赖关系。接下来，将 BiGRU 模块的输出输入 Attention 模块，突出重要特征。最后，将 Attention 模块的输出输入全连接层，进行风电功率预测。COOT 算法则用于优化整个模型的参数。

3. 实验与结果分析

本文选取某风电场的实际风电功率数据进行实验，数据包含风速、风向、温度等气象数据以及风电功率数据。将数据划分为训练集、验证集和测试集。采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R 方值等指标评估模型的预测性能。

实验结果表明 (此处应插入表格和图表)，COOT-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的 RMSE、MAE 和 R 方值均优于传统的 BP 神经网络、支持向量机以及其他改进的深度学习模型，例如仅使用 BiTCN 或 BiGRU 的模型。这说明 COOT-BiTCN-BiGRU-Attention 模型能够有效地提高风电预测的精度和稳定性。

4. 结论

本文提出了一种基于 COOT-BiTCN-BiGRU-Attention 的风电预测模型。该模型充分利用了 BiTCN、BiGRU 和 Attention 机制的优势，并通过 COOT 算法优化模型参数，有效提高了风电预测的精度和稳定性。实验结果验证了该模型的有效性，为提高风电预测的精度和可靠性提供了一种新的有效方法。未来的研究工作可以考虑将更多影响风电功率的因素纳入模型，并探索更先进的优化算法和深度学习模型，进一步提高风电预测的精度。

📣 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

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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🌈 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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