【预定SCI2区】基于黑猩猩优化算法Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

原创于 2025-01-10 23:29:18 发布 · 1k 阅读

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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构成巨大挑战。准确的风电功率预测对于电网调度和运行至关重要。本文提出了一种基于黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimizer, CO)、双向时间卷积网络(Bi-directional Time Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元(Bi-directional Gated Recurrent Unit, BiGRU)和注意力机制(Attention Mechanism)的混合风电功率预测模型，简称Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用CO算法优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，以提高预测精度和泛化能力。通过对实际风电功率数据的实验验证，结果表明，相比于传统的预测模型，Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电功率预测精度提供了新的思路。

关键词: 风电功率预测；黑猩猩优化算法；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

随着全球对清洁能源的需求日益增长，风电作为一种重要的可再生能源，在能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，其输出功率受多种因素影响，例如风速、风向、气温、气压等，这给电网的稳定运行带来了巨大的挑战。准确预测风电功率输出是保证电网稳定运行、提高能源利用效率的关键环节。

传统的风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和机器学习方法。物理模型法依赖于对风力发电机组和风场的深入理解，但其精度受模型假设和参数估计的限制。统计模型法，例如ARIMA模型，相对简单易用，但其预测精度往往有限，难以捕捉风电功率的非线性特征。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的预测方法，例如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等，在风电功率预测领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。然而，这些方法也存在一定的局限性，例如参数难以优化，对数据质量敏感等。

为了克服传统方法的不足，近年来深度学习技术被广泛应用于风电功率预测领域。循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等深度学习模型能够有效地捕捉时间序列数据的长期依赖性和局部特征。然而，单一的深度学习模型难以同时捕捉风电功率数据的复杂非线性特征和长期依赖性。

本文提出了一种基于黑猩猩优化算法、双向时间卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制的混合风电功率预测模型，即Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分结合了不同模型的优势，利用CO算法优化模型参数，提高预测精度和泛化能力。

2. 模型构建

2.1 黑猩猩优化算法(CO)

CO算法是一种新型的元启发式优化算法，模拟了黑猩猩群体觅食行为中的攻击和探索策略。CO算法具有较强的全局搜索能力和局部寻优能力，能够有效地解决高维复杂优化问题。本文利用CO算法优化Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型中的参数，以提高模型的预测精度。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN能够同时提取时间序列数据的过去和未来信息，有效捕捉数据的双向依赖关系。在风电功率预测中，BiTCN可以有效地捕捉风电功率的短期波动特征。

2.3 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU是LSTM的一种改进版本，具有更快的训练速度和更好的性能。BiGRU能够有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系，在风电功率预测中可以有效地捕捉风电功率的长期变化趋势。

2.4 注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制能够突出时间序列数据中的重要信息，提高模型的预测精度。在风电功率预测中，注意力机制可以有效地捕捉风电功率变化的关键时间点和影响因素。

2.5 Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型结构

本文提出的Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型将BiTCN、BiGRU和Attention机制进行融合，并利用CO算法优化模型参数。首先，利用BiTCN提取风电功率数据的局部特征；然后，将BiTCN的输出输入到BiGRU中，捕捉数据的长期依赖关系；最后，利用注意力机制突出重要信息，并通过全连接层输出最终的预测结果。CO算法用于优化模型中的所有参数，包括BiTCN、BiGRU和Attention机制的参数。

3. 实验结果与分析

本文利用某风电场的实际风电功率数据进行实验，并与其他预测模型进行对比，包括ARIMA模型、SVM模型、LSTM模型和BiGRU模型。实验结果表明，Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型在预测精度和泛化能力方面均优于其他模型。具体的评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值(R²)等。通过对不同预测时间步长的实验，验证了该模型在不同预测范围内的有效性。同时，对参数敏感性分析也进行了探讨，证明了CO算法在优化模型参数方面的有效性。

4. 结论

本文提出了一种基于黑猩猩优化算法、双向时间卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制的混合风电功率预测模型，即Chimp-BiTCN-BiGRU-Attention模型。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和较强的鲁棒性，为提高风电功率预测精度提供了新的思路。未来研究将进一步探讨如何改进模型结构，提高模型的泛化能力，并考虑更多影响风电功率输出的因素，以期构建更准确可靠的风电功率预测模型。此外，将研究如何将该模型应用于不同类型的风电场，并进一步探索模型在分布式风电预测中的应用潜力。