【预定SCI2区】基于海鸥优化算法SOA-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稳定性和可靠性至关重要。本文提出一种基于海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm, SOA)、双向时间卷积网络(Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)和注意力机制(Attention Mechanism)的混合风电预测模型，简称SOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分利用了SOA算法的全局寻优能力，BiTCN网络对时间序列局部特征的提取能力，BiGRU网络对长短期依赖关系的建模能力以及注意力机制对关键信息筛选的能力，从而提升风电预测的精度和稳定性。通过对某风电场实际风速数据的实验验证，结果表明，与传统预测模型相比，SOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力，为风电场调度和电力系统运行提供了重要的技术支撑。

关键词: 风电预测；海鸥优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；时间序列预测

1 引言

随着全球能源结构的调整和可持续发展战略的实施，风电作为一种清洁能源受到了广泛的关注，其装机容量持续增长。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巨大的挑战。准确的风电功率预测对于电力系统调度、能量管理和电网规划至关重要，能够有效减少弃风率，提高能源利用效率，并降低电力系统运行成本。

传统的风电预测方法主要包括物理模型方法、统计方法和机器学习方法。物理模型方法基于风力资源的物理特性进行预测，但其精度受限于模型的复杂性和对气象数据的依赖性；统计方法如ARIMA模型计算简单，但对于非线性、非平稳的时间序列数据预测效果较差；近年来，随着机器学习技术的快速发展，许多机器学习算法被应用于风电预测，例如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等，这些方法在处理复杂非线性数据方面具有优势，但仍存在一些不足，例如容易陷入局部最优、参数调整困难等。

为了克服现有方法的不足，本文提出了一种基于SOA-BiTCN-BiGRU-Attention的混合风电预测模型。该模型结合了SOA算法、BiTCN网络、BiGRU网络和注意力机制的优势，能够有效地提取风速时间序列的特征，并准确地预测未来的风电功率。

2 模型构建

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

2.1 海鸥优化算法(SOA)

SOA是一种新型的元启发式优化算法，模拟了海鸥的觅食行为。其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。本文利用SOA算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，以提高模型的预测精度。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN网络能够有效地提取时间序列数据的局部特征，其双向结构能够同时考虑过去和未来的信息，从而提高预测精度。本文采用BiTCN网络提取风速时间序列的局部特征，作为BiGRU网络的输入。

2.3 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU网络是一种循环神经网络，能够有效地建模时间序列数据的长短期依赖关系。相比于传统的GRU网络，BiGRU网络能够同时考虑过去和未来的信息，从而更好地捕捉时间序列的动态变化规律。本文采用BiGRU网络对BiTCN网络提取的特征进行进一步处理，并学习风速时间序列的长短期依赖关系。

2.4 注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制能够赋予模型对关键信息的选择能力，提高模型对重要特征的关注度，从而提高预测精度。本文在BiGRU网络之后引入注意力机制，对BiGRU网络的输出进行加权平均，从而突出关键信息，并提高预测精度。

2.5 模型整体结构

SOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的整体结构如下：首先，将风速时间序列数据输入到BiTCN网络中，提取局部特征；然后，将BiTCN网络的输出输入到BiGRU网络中，学习长短期依赖关系；接着，将BiGRU网络的输出输入到注意力机制中，突出关键信息；最后，将注意力机制的输出输入到全连接层中，进行风电功率预测。SOA算法用于优化整个模型的参数，包括BiTCN、BiGRU和注意力机制的参数。

3 实验结果与分析

本文选取某风电场实际风速数据进行实验，并将SOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他预测模型进行对比，包括ARIMA模型、SVM模型、GRU模型和BiGRU模型。评价指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方(R²)值。

实验结果表明，SOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的RMSE、MAE值均小于其他模型，R²值均大于其他模型，表明该模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力。

4 结论

本文提出了一种基于SOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型。该模型结合了SOA算法、BiTCN网络、BiGRU网络和注意力机制的优势，有效地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，为风电场调度和电力系统运行提供了重要的技术支撑。未来研究将进一步探索更先进的算法和模型，以提高风电预测的精度和可靠性，并研究模型在不同风电场和不同气象条件下的适用性。

📣 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

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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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🌈 元胞自动机方面

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🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

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