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摘要: 风电预测的准确性对电力系统稳定运行至关重要。现有方法在处理风电功率序列的非线性、非平稳性和波动性方面存在不足。本文提出了一种基于星雀优化算法(NOA)优化的双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(NOA-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)提取风电功率序列的局部特征，然后采用双向门控循环单元(BiGRU)捕捉序列的长期依赖关系，最后结合注意力机制(Attention)突出关键特征信息，提高预测精度。为了优化模型参数并提升模型性能，本文引入星雀优化算法(NOA)对模型参数进行寻优。通过对实际风电功率数据的仿真实验，验证了所提模型的有效性和优越性，其预测精度显著高于现有的一些先进算法，为提高风电并网稳定性和电力系统安全运行提供了有力支撑。
关键词: 风电预测；星雀优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；深度学习
1. 引言
随着全球能源结构转型和可持续发展战略的推进，风电作为一种清洁能源受到越来越多的关注。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。准确预测风电功率是提高风电并网比例、保障电力系统安全稳定运行的关键环节。近年来，深度学习技术在风电预测领域取得了显著进展，涌现出各种基于深度神经网络的预测模型。然而，这些模型在处理风电功率序列复杂的非线性、非平稳性和长时依赖性方面仍然存在不足。
传统的预测方法，如ARIMA模型、支持向量机(SVM)等，在处理非线性时间序列数据时效果有限。虽然深度学习模型，例如长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)，能够有效地处理复杂的时间序列数据，但其参数众多，容易出现过拟合现象，且难以捕捉风电功率序列中的长时依赖关系和关键特征信息。
针对上述问题，本文提出了一种基于星雀优化算法(NOA)优化的NOA-BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型。该模型结合了双向时间卷积网络(BiTCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)，并利用星雀优化算法(NOA)对模型参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。BiTCN能够有效提取风电功率序列的局部特征，BiGRU能够捕捉序列的长期依赖关系，注意力机制则能够突出关键特征信息，而NOA算法则能够有效地避免模型陷入局部最优解，提升模型的全局寻优能力。
2. 模型结构与算法设计
2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)
BiTCN是一种基于卷积神经网络的改进模型，它能够同时提取时间序列数据的过去和未来信息，从而更全面地捕捉序列的局部特征。BiTCN利用多个卷积核对输入数据进行卷积操作，提取不同尺度的特征信息。
2.2 双向门控循环单元(BiGRU)
BiGRU是GRU的双向扩展，它能够同时处理时间序列数据的正向和反向信息，从而更好地捕捉序列的长期依赖关系。BiGRU通过门控机制控制信息的更新和遗忘，避免梯度消失问题，有效地学习长时依赖关系。
2.3 注意力机制(Attention)
注意力机制能够突出时间序列数据中的关键特征信息，提高模型的预测精度。本文采用基于权重的注意力机制，通过计算每个时间步的权重来突出关键信息，从而提高模型对重要特征的关注度。
2.4 星雀优化算法(NOA)
星雀优化算法(NOA)是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了星雀的觅食行为，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。本文利用NOA算法对BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。NOA算法的流程包括初始化种群、适应度评估、更新位置等步骤，通过迭代搜索，找到最优的模型参数组合。
2.5 模型整体框架
NOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的整体框架如下：首先，将风电功率序列输入BiTCN，提取局部特征；然后，将BiTCN的输出输入BiGRU，捕捉序列的长期依赖关系；接着，将BiGRU的输出输入注意力机制，突出关键特征信息；最后，利用全连接层进行预测。NOA算法用于优化整个模型的参数，包括BiTCN、BiGRU、Attention以及全连接层的参数。
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，将NOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型与其他几种先进的风电预测模型进行比较，包括LSTM、GRU、CNN以及BiLSTM等。实验结果表明，NOA-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)以及平均绝对百分比误差(MAPE)均低于其他模型。同时，NOA算法的引入有效地提高了模型的泛化能力，减少了过拟合现象。
4. 结论与展望
本文提出了一种基于星雀优化算法优化的NOA-BiTCN-BiGRU-Attention风电预测模型，该模型结合了BiTCN、BiGRU和Attention机制的优势，并利用NOA算法对模型参数进行优化。实验结果验证了该模型的有效性和优越性，其预测精度显著高于现有的一些先进算法。该研究为提高风电并网稳定性和电力系统安全运行提供了有力支撑。
未来的研究可以考虑以下几个方面：(1) 探索更先进的深度学习模型和优化算法，进一步提高风电预测的精度；(2) 将其他影响风电功率的因素，例如风速、风向等，纳入模型，提高预测的准确性；(3) 研究模型在不同风电场和不同气候条件下的适应性和泛化能力。
📣 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)
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🔗 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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