【预定SCI2区】基于豪猪优化算法CPO-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。然而，风速和风电功率具有高度的非线性、非平稳性和随机性，使得精确预测成为一项极具挑战性的任务。本文提出了一种基于豪猪优化算法(CPO)优化的双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(CPO-BiTCN-BiGRU-Attention)的风电预测模型。该模型首先利用双向时间卷积网络(BiTCN)提取风电时间序列数据中的局部特征信息，随后采用双向门控循环单元(BiGRU)捕捉时间序列数据的长程依赖关系。为了进一步提升模型的预测精度，我们引入了注意力机制，使其能够自动学习并关注时间序列中对预测结果贡献最大的特征。最后，采用豪猪优化算法(CPO)对模型参数进行优化，提升模型的泛化能力和预测精度。实验结果表明，相比于传统的预测模型，例如支持向量机(SVM)、长短期记忆网络(LSTM)以及BiGRU等，本文提出的CPO-BiTCN-BiGRU-Attention模型在风电功率预测任务中取得了更高的精度和更强的鲁棒性，展现了其在实际应用中的巨大潜力。

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

1. 引言

随着全球能源结构的转型和对清洁能源需求的日益增长，风力发电作为一种重要的可再生能源，得到了广泛的应用。然而，风能具有间歇性和波动性，其输出功率难以精确预测，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的调度、运行和控制至关重要，能够有效降低电力系统运行成本，提高电网稳定性和可靠性，并促进风电的进一步发展。

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模型取得了显著的进展。然而，现有的深度学习模型仍然面临一些挑战，例如：如何有效地提取风电时间序列数据中的复杂特征信息，如何捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，以及如何提升模型的泛化能力和鲁棒性。

针对以上挑战，本文提出了一种基于豪猪优化算法优化的CPO-BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型。该模型融合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用CPO算法优化模型参数，旨在提高风电功率预测的精度和稳定性。

2. 模型构建

本文提出的CPO-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要由四个部分组成：数据预处理模块、BiTCN特征提取模块、BiGRU长程依赖关系建模模块、注意力机制模块以及CPO参数优化模块。

(1) 数据预处理模块: 该模块主要对原始风电功率数据进行清洗、预处理和归一化处理。具体包括异常值处理、数据平滑和标准化等步骤，以提高模型的训练效率和预测精度。

(2) BiTCN特征提取模块: 双向时间卷积网络(BiTCN)能够有效地提取时间序列数据中的局部特征信息。BiTCN由多个卷积层组成，每个卷积层都包含多个卷积核，能够从不同尺度上提取特征。通过双向卷积，BiTCN能够捕捉时间序列数据中的前后文信息，从而提高特征提取的准确性。

(3) BiGRU长程依赖关系建模模块: 双向门控循环单元(BiGRU)能够有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖关系。BiGRU是由两个GRU单元组成，一个向前处理时间序列数据，另一个向后处理时间序列数据，从而能够捕捉时间序列数据中的前后文信息，并有效地解决长程依赖问题。

(4) 注意力机制模块: 注意力机制能够自动学习并关注时间序列中对预测结果贡献最大的特征，从而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，该机制能够自动学习时间序列中不同时间步之间的关联性，并根据关联性分配不同的权重，从而突出重要特征，抑制噪声的影响。

(5) CPO参数优化模块: 豪猪优化算法(CPO)是一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局寻优能力强的特点。本文采用CPO算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数进行优化，以提高模型的泛化能力和预测精度。CPO算法通过模拟豪猪群体的觅食行为来寻找最优解，其独特的搜索策略能够有效地避免陷入局部最优解。

3. 实验结果与分析

本文选取了某地区的风电场实际运行数据进行实验，并将本文提出的CPO-BiTCN-BiGRU-Attention模型与SVM、LSTM、BiGRU等传统预测模型进行了对比。实验结果表明，本文提出的模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等评价指标上均取得了显著的改进，证明了该模型的有效性和优越性。同时，本文还分析了不同参数设置对模型性能的影响，并探讨了模型的鲁棒性。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于豪猪优化算法优化的CPO-BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型。该模型有效地结合了BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，并利用CPO算法对模型参数进行优化，从而提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。实验结果验证了该模型的有效性，为提高风电功率预测精度提供了一种新的方法。

📣 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

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 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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