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摘要: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了巨大的挑战。精确的风电功率预测对于电网调度和规划至关重要。本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的风电功率预测模型，即SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型。该模型充分利用了SSA算法的全局搜索能力和BiTCN、BiGRU、Attention机制在时间序列预测方面的优势，有效地提高了风电功率预测的精度和稳定性。通过对真实风电功率数据的实验验证，结果表明，与其他对比算法相比，该模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力，为风电功率预测提供了新的有效途径。
关键词: 风电功率预测；麻雀搜索算法；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日益增长，风电作为一种重要的可再生能源，其在电力系统中的占比不断提升。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，如风速、风向、温度、湿度等，预测难度较大。准确预测风电功率对于电网的安全稳定运行、提高能源利用效率以及减少弃风率具有重要意义。
近年来，各种机器学习算法被广泛应用于风电功率预测，例如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、长短期记忆网络(LSTM)等。然而，这些方法在处理复杂非线性时间序列数据时，存在一定的局限性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著的进展。卷积神经网络(CNN)擅长提取局部特征，循环神经网络(RNN)擅长捕捉时间序列的长期依赖关系，而注意力机制(Attention)能够突出重要特征，提高模型的表达能力。
本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)、双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的混合模型，用于风电功率预测。SSA算法是一种新兴的元启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度，可以有效优化模型参数，提高预测精度。BiTCN能够有效地提取时间序列的局部特征，BiGRU能够捕捉时间序列的双向依赖关系，Attention机制能够突出重要时间步长的特征，从而提高模型的预测精度。该模型将SSA算法与BiTCN、BiGRU和Attention机制相结合，充分发挥各自的优势，有效提高风电功率预测的精度和稳定性。
2 模型构建
本节详细介绍SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的构建过程。该模型主要由三个部分组成：特征提取模块、预测模块和优化模块。
(1) 特征提取模块: 该模块采用BiTCN提取风电功率时间序列的局部特征。BiTCN通过双向卷积操作，可以有效地捕捉时间序列的前后上下文信息，从而更好地提取特征。BiTCN的输出作为BiGRU的输入。
(2) 预测模块: 该模块采用BiGRU和Attention机制进行风电功率预测。BiGRU能够有效地捕捉时间序列的长期依赖关系，而Attention机制能够突出重要时间步长的特征，提高模型的预测精度。BiGRU的输出经过Attention机制的加权处理后，作为最终的预测结果。
(3) 优化模块: 该模块采用SSA算法优化BiTCN、BiGRU和Attention机制的参数。SSA算法通过模拟麻雀的觅食行为，可以有效地搜索最优参数组合，提高模型的预测精度。SSA算法的适应度函数为预测误差的均方根误差(RMSE)。
3 实验结果与分析
为了验证SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的有效性，本文选取了某风电场的真实风电功率数据进行实验。数据分为训练集、验证集和测试集三个部分。实验中，将本文提出的模型与其他几种常用的风电功率预测模型进行了对比，包括SVM、LSTM、BiLSTM和TCN等。实验结果表明，SSA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的预测精度显著高于其他对比模型，RMSE、MAE等评价指标均取得了较好的结果。同时，该模型的泛化能力也较强，在不同的测试数据集上都能取得稳定的预测效果。
4 结论与展望
本文提出了一种基于SSA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电功率预测模型。该模型充分利用了SSA算法的全局搜索能力以及BiTCN、BiGRU和Attention机制在时间序列预测方面的优势，有效提高了风电功率预测的精度和稳定性。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力。
未来的研究方向可以考虑以下几个方面：
-
探索更先进的深度学习模型，例如Transformer模型，进一步提高风电功率预测的精度。
-
考虑更多影响风电功率输出的因素，例如天气预报数据、风力发电机组的运行状态等，构建更复杂的预测模型。
-
研究模型的实时性，提高模型的在线预测能力，满足实际应用的需求。
📣 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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🌈 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
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