【预定SCI2区】基于雾凇优化算法RIME-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: 风电预测的准确性直接影响电力系统的稳定运行和经济调度。本文针对风电预测中存在的非线性、非平稳性和复杂性等问题，提出了一种基于改进的雾凇优化算法 (RIME) 优化双向时间卷积网络 (BiTCN) 与双向门控循环单元 (BiGRU) 结合注意力机制 (Attention) 的风电预测算法，即 RIME-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法首先利用改进的雾凇优化算法 (RIME) 对 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数进行优化，提高模型的预测精度和泛化能力；其次，BiTCN 能够有效地捕捉风电序列中的局部特征，BiGRU 能够捕捉长期的依赖关系；最后，注意力机制能够突出重要特征，提高模型对关键信息的学习能力。通过在实际风电数据上的实验验证，结果表明，与传统的预测模型相比，RIME-BiTCN-BiGRU-Attention 算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，为提高风电预测的准确性和可靠性提供了新的思路。

关键词: 风电预测；雾凇优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；模型优化

1. 引言

随着全球能源结构调整和可持续发展战略的推进，风能作为一种清洁能源，在全球能源体系中占据越来越重要的地位。然而，风电具有间歇性和波动性等特点，其输出功率难以精确预测，这给电力系统的安全稳定运行带来了巨大的挑战。准确的风电预测对于电力系统的调度运行、提高电网稳定性以及降低运营成本至关重要。因此，开发高效准确的风电预测模型成为当前研究的热点。

现有的风电预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和人工智能模型法。物理模型法依赖于复杂的物理过程和气象数据，建模过程复杂且精度受限；统计模型法如ARIMA模型等，虽然计算简单，但难以捕捉风电数据的非线性特征；人工智能模型法，例如支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、以及近年来兴起的深度学习模型，由于其强大的非线性拟合能力和特征提取能力，在风电预测领域展现出巨大的潜力。

然而，传统的深度学习模型如RNN、LSTM等，在处理长序列数据时容易出现梯度消失或爆炸的问题，并且对参数的初始化和优化较为敏感。本文针对这些问题，提出了一种基于改进的雾凇优化算法 RIME、双向时间卷积网络 BiTCN、双向门控循环单元 BiGRU 和注意力机制的组合预测模型，即 RIME-BiTCN-BiGRU-Attention。该模型充分利用了各种模型的优势，有效地提高了风电预测的准确性和可靠性。

2. RIME-BiTCN-BiGRU-Attention 模型结构

本节详细介绍 RIME-BiTCN-BiGRU-Attention 模型的结构和工作原理。

2.1 改进的雾凇优化算法 (RIME)

雾凇优化算法 (RIME) 是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于自然界中雾凇的形成过程。为了克服传统 RIME 算法在局部寻优能力和收敛速度方面的不足，本文对其进行了改进，主要包括：1) 引入自适应调整策略，动态调整算法的探索和开发能力；2) 采用精英保留策略，保留当前迭代过程中最优解，提高算法的收敛速度；3) 引入高斯扰动策略，增强算法跳出局部最优的能力。改进后的 RIME 算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度，能够有效地优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数。

2.2 双向时间卷积网络 (BiTCN)

BiTCN 能够同时捕捉时间序列数据的过去和未来信息，有效地提取局部特征。与传统的卷积神经网络 (CNN) 相比，BiTCN 能够更好地处理时间序列数据的非线性关系。本文采用多个 BiTCN 层，以逐步提取不同尺度的特征。

2.3 双向门控循环单元 (BiGRU)

BiGRU 能够有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系，克服了 RNN 和 LSTM 模型中梯度消失的问题。BiGRU 通过门控机制控制信息的流动，能够更好地学习时间序列数据的复杂模式。本文采用 BiGRU 层来捕捉风电数据中的长期依赖关系，从而提高预测精度。

2.4 注意力机制 (Attention)

注意力机制能够突出时间序列数据中的重要特征，提高模型对关键信息的学习能力。本文采用注意力机制来权衡不同时间步长的重要性，从而提高模型的预测精度。

3. 模型训练与参数优化

模型训练采用反向传播算法和改进的 Adam 优化算法。RIME 算法用于优化 BiTCN-BiGRU-Attention 模型的参数，包括卷积核大小、神经元个数、学习率等。通过最小化预测误差 (如均方误差 MSE) 来训练模型，并通过交叉验证来选择最佳模型参数。

4. 实验结果与分析

本文利用某风电场采集的实际风电数据进行实验，并将 RIME-BiTCN-BiGRU-Attention 模型与其他几种常用的风电预测模型进行比较，包括 ARIMA 模型、LSTM 模型、BiLSTM 模型以及 BiTCN-BiGRU 模型。实验结果表明，RIME-BiTCN-BiGRU-Attention 模型在预测精度和稳定性方面均优于其他模型，具体体现在更低的 MSE、RMSE 和 MAE 指标，以及更高的 R-squared 指标。

5. 结论与未来工作

本文提出了一种基于 RIME-BiTCN-BiGRU-Attention 的风电预测算法。该算法充分利用了改进的雾凇优化算法、双向时间卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制的优势，有效地提高了风电预测的精度和可靠性。实验结果验证了该算法的有效性。

未来工作将着重于以下几个方面：1) 研究更有效的优化算法，进一步提高模型的预测精度；2) 结合其他数据源，例如气象数据和风机运行状态数据，提高模型的预测准确性；3) 将该算法应用于不同类型的风电场，验证其泛化能力；4) 探索模型的实时预测能力，为电力系统提供更可靠的预测支持。

📣 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

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈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