【多变量输入单步预测】基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

风电功率的精准预测是实现风电高效并网、保障电力系统稳定运行的关键。风电功率受风速、风向、温度、气压等多种气象因素影响，具有强随机性和波动性，传统预测方法难以满足高精度需求。多变量输入能综合考量各类影响因素，为预测提供全面信息；单步预测作为实时调度的基础，可提供未来一个时间步的功率参考。

卷积神经网络（CNN）擅长提取局部时空特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）能深度挖掘时序依赖关系，注意力机制（Attention）可聚焦关键信息，三者结合的 CNN-BiLSTM-Attention 模型具备强大的预测潜力。灰狼优化算法（GWO）模拟灰狼捕食行为，具有优异的全局寻优能力，可优化模型超参数。因此，开展基于 GWO 优化 CNN-BiLSTM-Attention 的多变量输入单步风电功率预测研究，对提升预测精度、促进风电能源高效利用具有重要意义。

二、相关理论基础

（一）卷积神经网络（CNN）

CNN 通过卷积层、池化层和全连接层实现特征提取。卷积层利用卷积核对输入数据进行滑动卷积，捕捉局部关联特征（如某时段风速与温度的协同变化）；池化层通过下采样减少特征维度，保留关键信息；全连接层将提取的特征映射到输出空间。在多变量风电数据中，CNN 可有效提取不同气象变量间的局部关联，为时序建模提供高质量输入。

（二）双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 由正向和反向 LSTM 组成，LSTM 通过输入门、遗忘门和输出门控制信息流转，解决传统 RNN 的梯度问题。正向 LSTM 处理从过去到当前的序列信息，反向 LSTM 处理从未来到当前的信息，两者输出拼接后可全面捕捉时序数据的上下文依赖，非常适合风电功率这类强时序数据的单步预测。

（三）注意力机制（Attention）

Attention 机制通过计算权重系数量化输入序列中各元素的重要性，使模型聚焦关键信息。在风电功率预测中，对 BiLSTM 输出的各时间步特征赋予权重，可突出风速突变等关键时段的影响，提升模型对重要特征的利用率。

（四）灰狼优化算法（GWO）

GWO 模拟灰狼群体的捕食行为，通过 α、β、δ 三只狼引导群体搜索最优解：

• 探索阶段：灰狼围绕猎物（最优解）随机游走，扩大搜索范围。

• 开发阶段：通过包围、追捕机制在最优解附近进行局部搜索，精确寻优。

GWO 具有收敛稳定、寻优能力强的特点，可优化 CNN-BiLSTM-Attention 模型的超参数（如卷积核数量、LSTM 单元数、学习率等），提升模型性能。

（五）多变量输入与单步预测

多变量输入涵盖风电功率历史数据及风速、风向、温度、气压等气象变量，这些变量共同影响风电功率输出，为模型提供丰富特征。单步预测指预测未来一个时间步（如 1 小时）的风电功率，是实时调度的基础，GWO 优化的融合模型可精准实现这一任务。

三、基于 GWO 优化 CNN-BiLSTM-Attention 的预测模型构建

四、结论与展望

（一）结论

1. GWO 优化的 CNN-BiLSTM-Attention 模型通过 GWO 优化超参数、CNN 提取局部特征、BiLSTM 捕捉时序依赖、Attention 聚焦关键信息，显著提升了多变量输入单步风电功率预测精度。

1. 多变量输入为模型提供丰富关联特征，GWO 优化有效改善了模型的参数配置，是预测精度提升的关键。

1. 模型在不同天气条件下表现稳定，尤其在复杂气象场景中优势明显，具有较强的实用价值。

（二）展望

1. 结合数值天气预报（NWP）数据，扩展输入时间尺度，提升超短期（如 15 分钟）预测精度。

1. 引入自适应注意力机制，增强对非平稳风电特征的捕捉能力。

1. 探索 GWO 与其他优化算法的混合策略，进一步提升寻优性能。

1. 研究模型轻量化方法，降低计算成本，便于工程实时部署。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李敬一,苏翔.GWO优化CNN-BiLSTM-Attenion的轴承剩余寿命预测方法[J].振动与冲击, 2025, 44(2):321-332.

[2] 程杰,陈鼎,李春,等.基于GWO-CNN-BiLSTM的超短期风电预测[J].科学技术与工程, 2023, 23(35):15091-15099.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2023.35.022.

[3] 袁建华,谈顺,刘闯.基于改进灰狼算法优化LSTM的光伏发电功率短期预测[J].电力学报, 2024, 39(2):111-118.

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