【预定SCI2区】基于白鲸优化算法BWO-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: 风电预测是提高风电场并网稳定性和经济效益的关键环节。然而，风速具有显著的非线性、非平稳性和波动性特征，使得精确预测风电功率成为一个极具挑战性的问题。本文提出了一种基于白鲸优化算法(BWO)、双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制的混合风电预测模型，即BWO-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分利用了BWO算法的全局搜索能力优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，提高了模型的预测精度和泛化能力。通过在真实风电数据上的实验验证，结果表明，与其他几种先进的风电预测模型相比，本文提出的BWO-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电场运行效率和降低弃风率提供了有效的技术支持。

关键词: 风电预测；白鲸优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；SCI 2区

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，其发展速度日益加快。然而，风电的间歇性和波动性给电网稳定性带来了巨大的挑战。精确的风电功率预测对于电力系统规划、调度和运行至关重要，能够有效地提高风电场的并网稳定性，减少弃风率，降低发电成本，并提升电力系统的整体经济效益。

传统的风电预测方法，如ARIMA模型、支持向量机(SVM)等，在处理风电功率数据时往往存在精度不足、无法捕捉数据非线性特征等问题。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的风电预测方法逐渐成为研究热点。循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，由于其能够有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系，在风电预测领域取得了显著的成果。然而，RNN及其变体也存在梯度消失和计算复杂度高等问题。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于白鲸优化算法(BWO)、双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制的混合风电预测模型，即BWO-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型结合了多种先进技术的优势，能够有效地捕捉风电功率数据的非线性、非平稳性和长期依赖性特征。其中，BiTCN能够提取时间序列数据的局部特征，BiGRU能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系，注意力机制能够突出关键特征，而BWO算法则能够有效地优化模型参数，提高模型的预测精度和泛化能力。

2. 模型构建

本节详细介绍BWO-BiTCN-BiGRU-Attention模型的结构和算法。

2.1 白鲸优化算法(BWO)

BWO算法是一种新型的元启发式优化算法，模拟了白鲸在海洋中的觅食行为。该算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，适用于解决复杂的优化问题。在本文中，BWO算法用于优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括网络层数、神经元数量、学习率等。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN是一种能够同时捕捉时间序列数据过去和未来信息的时间卷积网络。通过使用双向卷积核，BiTCN能够提取更丰富的特征信息，提高模型的预测精度。

2.3 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU是GRU的双向扩展，它能够同时捕捉时间序列数据过去和未来信息，并能够有效地解决RNN的梯度消失问题。BiGRU能够学习更深层次的时间依赖关系，提高模型对长期依赖性的捕捉能力。

2.4 注意力机制

注意力机制能够赋予模型对不同时间步长特征不同的权重，突出关键特征信息，提高模型的预测精度。本文采用了一种基于自注意力的机制，该机制能够有效地捕捉时间序列数据内部的依赖关系。

2.5 模型整体结构

BWO-BiTCN-BiGRU-Attention模型的整体结构如下：首先，将风电功率数据输入到BiTCN层，提取局部特征；然后，将BiTCN层的输出输入到BiGRU层，捕捉时间序列数据的长期依赖关系；接着，将BiGRU层的输出输入到注意力层，突出关键特征信息；最后，将注意力层的输出输入到全连接层，进行风电功率预测。BWO算法则用于优化整个模型的参数，以达到最佳的预测效果。

3. 实验结果与分析

本文采用某风电场真实风电功率数据进行实验，将BWO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他几种先进的风电预测模型进行对比，包括LSTM、GRU、BiLSTM、TCN以及BiGRU-Attention模型。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)作为评价指标。实验结果表明，BWO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在所有评价指标上均取得了最佳性能，显著优于其他对比模型，证明了该模型的有效性和优越性。

4. 结论

本文提出了一种基于BWO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型。该模型充分利用了BWO算法的全局搜索能力，以及BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，能够有效地捕捉风电功率数据的非线性、非平稳性和长期依赖性特征。通过在真实风电数据上的实验验证，结果表明，该模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电场运行效率和降低弃风率提供了有效的技术支持。未来的研究工作将重点关注模型的进一步优化和改进，例如探索更有效的优化算法和更先进的深度学习模型，以进一步提高风电预测的精度和效率。 此外，研究不同风电场数据对模型性能的影响，并针对不同风电场特点进行模型参数调整，也是未来研究的重要方向。 最终目标是开发一个更普适、更鲁棒的风电预测模型，以适应各种复杂的风电场景。

📣 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

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🌈 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

🌈 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

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

🌈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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