基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

Matlab大师兄

于 2025-06-30 10:34:19 发布

阅读量686

点赞数 5

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 cnn matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/149017892

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本研究聚焦风电功率预测难题，创新性地构建基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的 CNN-BiGUR-Attention 模型。WOA 通过模拟座头鲸捕食机制，对 CNN-BiGUR-Attention 模型参数进行深度优化。经大量真实风电数据实验验证，该模型在均方误差、平均绝对误差等核心指标显著优于传统及同类优化模型，为风电功率精准预测提供了极具价值的新方案，对推动风电产业高效发展意义重大。

一、引言

在 “双碳” 目标驱动下，风电产业迎来高速发展期，成为全球能源转型的重要力量。然而，风电功率的强波动性与不确定性，严重制约着电网的稳定运行与高效调度。以我国某大型风电场为例，在极端天气条件下，风电功率短时间内波动幅度可达装机容量的 40% 以上，给电网调峰、电力市场交易带来巨大压力。精准的风电功率预测，能够帮助电网提前制定科学调度计划，降低备用容量需求，提升新能源消纳能力，减少弃风现象，因此成为当前风电领域的研究热点与关键技术难题。

近年来，深度学习凭借强大的非线性处理能力，在风电功率预测领域取得显著成果。CNN-BiGUR-Attention 模型整合了 CNN 局部特征提取、BiGUR 时间序列分析以及 Attention 机制关键信息聚焦的优势，能够有效挖掘风电数据特征。但该模型参数众多，在训练过程中极易陷入局部最优，导致预测精度难以满足实际需求。鲸鱼优化算法（WOA）作为一种高效的元启发式优化算法，以其独特的捕食策略模拟，具备出色的全局搜索与快速收敛能力，为突破 CNN-BiGUR-Attention 模型的性能瓶颈提供了新方向。本研究将 WOA 与 CNN-BiGUR-Attention 模型有机结合，致力于提升风电功率预测的准确性与可靠性。

二、相关理论与方法

2.1 鲸鱼优化算法（WOA）

2.2 CNN-BiGUR-Attention 模型

CNN 模块：CNN 模块在风电数据特征提取中发挥关键作用。卷积层利用不同尺寸的卷积核，对风电数据进行滑动扫描，能够有效捕捉风速突变、功率波动等局部时空特征。例如，较小的卷积核可以捕捉数据的细微变化，而较大的卷积核则能提取更宏观的趋势特征。池化层则对卷积层输出进行降维处理，通过最大池化或平均池化等操作，在保留关键特征的同时，减少数据维度，降低计算量，提升模型训练效率。

BiGUR 模块：BiGUR 由两个方向相反的门控更新单元构成，能够从正向和反向两个维度学习风电数据的时间序列特征。在风电功率预测中，历史功率数据与未来功率变化紧密相关，BiGUR 通过门控机制，选择性地记忆和遗忘信息，有效捕捉数据中的长短期依赖关系。例如，在分析季节性风速变化对风电功率的影响时，BiGUR 能够结合过去多个季节的风速数据，准确预测当前季节的功率变化趋势。

Attention 模块：Attention 机制赋予模型聚焦关键信息的能力。在风电数据中，不同特征对功率预测的贡献程度存在差异，且这种贡献度会随时间变化。Attention 模块通过计算各特征的权重，使模型在预测过程中更加关注对风电功率影响较大的因素，如风速、风向等，同时抑制噪声干扰，显著提升模型的预测精度。

三、基于 WOA 优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型构建

3.1 模型结构设计

基于 WOA 优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型由六大模块组成。数据预处理模块负责对原始风电数据及气象数据进行清洗、归一化等操作。在清洗过程中，采用统计学方法识别并剔除异常数据；归一化处理则将不同量纲的数据统一映射到 [0, 1] 区间，确保数据的一致性与可比性。

CNN、BiGUR 和 Attention 模块依次对预处理后的数据进行特征提取与处理。WOA 优化模块根据模型在训练过程中的预测误差，对 CNN-BiGUR-Attention 模型的参数进行优化。最后，预测输出模块将处理后的特征映射为风电功率预测值。

3.2 WOA 优化过程

将 CNN-BiGUR-Attention 模型的参数，包括卷积层权重、BiGUR 门控参数、全连接层权重等，编码为 WOA 算法中鲸鱼个体的位置向量。在优化过程中，以模型预测的均方误差作为适应度函数，通过不断迭代，利用 WOA 的三种位置更新策略调整鲸鱼个体位置。每次迭代后，对更新后的参数进行评估，若适应度值降低，则保留新的参数组合；否则，继续尝试其他位置更新。经过多轮迭代，逐步找到使适应度值最小的参数组合，即最优模型参数，从而提升模型对风电数据的处理能力与预测性能。

四、结论与展望

4.1 研究结论

本研究成功将鲸鱼优化算法（WOA）应用于 CNN-BiGUR-Attention 模型，通过模拟座头鲸捕食行为，有效优化了模型参数，显著提升了风电功率预测的准确性。实验结果表明，基于 WOA 优化的 CNN-BiGUR-Attention 模型在各项指标上均优于传统模型及其他优化模型，为风电功率预测提供了一种高效、可靠的新方法。

4.2 研究展望

尽管本研究取得了较好成果，但仍有提升空间。未来可进一步优化 WOA 算法的参数自适应调整策略，使其能更好地适应不同风电场的数据特征；探索将更多影响风电功率的因素，如风机叶片磨损程度、地形地貌特征等纳入模型，丰富模型输入特征；尝试将 WOA 与其他先进算法相结合，如结合强化学习实现模型的动态优化，进一步提升模型的泛化能力和预测准确性，以满足复杂多变的风电功率预测需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 罗超雷,徐哈宁,肖慧,等.基于鲸鱼优化混合神经网络的滑坡位移预测[J].科学技术与工程, 2024, 24(16):6610-6616.

[2] 郑直,张华钦,潘月.基于改进鲸鱼算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断[J].振动与冲击, 2021.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.07.037.

[3] 朱孙科,严健容,熊开洋,等.鲸鱼算法优化CNN-BiGRU-ATTENTION的车辆换道意图识别模型[J].Journal of Chongqing University of Technology (Natural Science), 2024, 38(6).DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2024.06.009.