【预定SCI2区】基于海洋捕食者优化算法MPA-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: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性对电网稳定运行造成巨大挑战。准确预测风电出力对于电力系统调度和运行至关重要。本文提出了一种基于海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm, MPA）优化双向时间卷积网络（Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN）、双向门控循环单元网络（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）和注意力机制（Attention Mechanism）的风电预测模型，即MPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用BiTCN提取风电时间序列数据的局部特征，BiGRU捕捉其长程依赖关系，注意力机制则突出重要特征，最终提高预测精度。MPA算法则用于优化模型参数，以达到最佳预测效果。通过实证分析，验证了该模型在风电预测中的有效性和优越性，并与其他先进模型进行了比较，展现了其在提高风电预测精度方面的显著优势。

关键词: 风电预测；海洋捕食者算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；SCI2区

1. 引言

随着全球能源结构转型和对清洁能源需求的日益增长，风电作为一种可再生能源，在电力系统中占据越来越重要的地位。然而，风电的间歇性和波动性给电力系统稳定运行带来巨大的挑战。精确预测风电出力，对于电力系统调度、运行维护和提高能源利用效率至关重要。传统的预测方法，如ARIMA模型、支持向量机等，在处理复杂的非线性时间序列数据时，其精度和适应性往往受到限制。

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，为风电预测提供了新的途径。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），由于其能够捕捉时间序列数据的长程依赖关系，被广泛应用于风电预测。然而，传统的RNN模型在处理长序列数据时存在梯度消失问题，影响预测精度。此外，仅依靠RNN模型难以充分提取风电数据中复杂的时空特征。

本文提出了一种基于MPA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，旨在提高风电预测精度。该模型结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用MPA算法优化模型参数。BiTCN可以有效地提取时间序列数据的局部特征，BiGRU能够捕捉长程依赖关系，注意力机制则可以突出关键特征，从而提高模型的表达能力和预测精度。MPA算法作为一种新型的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部寻优能力，能够有效地优化模型参数，避免陷入局部最优解。

2. 模型构建

本文提出的MPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要包含四个部分：数据预处理、特征提取、模型构建和参数优化。

(1) 数据预处理: 原始风电数据通常包含噪声和缺失值，需要进行预处理。本文采用滑动平均法平滑数据，并使用插值法填充缺失值。此外，为了消除量纲的影响，对数据进行归一化处理。

(2) 特征提取: BiTCN层用于提取风电时间序列数据的局部特征。BiTCN通过在时间维度上进行卷积操作，能够有效地捕捉短期的模式和规律。相比于单向卷积神经网络，BiTCN可以同时考虑过去和未来的信息，从而更好地捕捉时间序列数据的局部特征。

(3) 模型构建: BiGRU层用于捕捉风电时间序列数据的长程依赖关系。BiGRU作为BiRNN的一种，解决了传统RNN模型中存在的梯度消失问题，能够有效地处理长序列数据。BiGRU层输出的特征向量，输入到注意力机制层，进一步提升模型的预测精度。注意力机制能够自动学习不同时间步长的重要性，突出关键特征，抑制不相关信息的影响。

(4) 参数优化: MPA算法用于优化BiTCN、BiGRU和注意力机制层的参数。MPA算法模拟海洋捕食者的觅食行为，通过迭代搜索，寻找最优的模型参数组合，使模型达到最佳预测效果。

3. 实验结果与分析

本文选取某风电场的实际风电出力数据进行实验，并将提出的MPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他先进模型，如LSTM、GRU、BiLSTM、以及未经MPA优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型进行对比。实验结果表明，MPA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在预测精度方面具有显著优势，其均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均低于其他模型。具体指标数据将在论文中详细呈现并进行统计显著性检验。

4. 结论与未来工作

本文提出了一种基于MPA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测模型，并通过实证分析验证了其有效性和优越性。该模型充分利用了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用MPA算法优化模型参数，提高了风电预测精度。未来工作将重点关注以下几个方面：

• 探索更先进的深度学习模型，例如Transformer模型，进一步提高风电预测精度。

• 考虑引入更多影响风电输出的因素，如风速、风向、温度等气象数据，构建更完善的预测模型。

• 研究模型的鲁棒性和泛化能力，使其能够适应不同风电场的实际情况。

• 将模型应用于实际风电场，进行长期运行测试和评估。

📣 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

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

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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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 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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