【多变量输入单步预测】基于粒子群算法(PSO)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

在全球能源结构向清洁化、低碳化转型的大背景下，风能作为重要的可再生能源，其装机容量持续快速增长。据统计，截至 2024 年底，全球风电累计装机容量已突破 10 亿千瓦，中国风电装机容量占比超过三分之一。但风电功率受风速、风向、空气密度等多种因素影响，呈现出强烈的波动性和不确定性。这不仅会导致电网频率波动、电压不稳定，还会增加电力系统的备用容量成本，严重制约了风电的大规模并网消纳。因此，开展高精度的风电功率预测研究，对于提高电力系统的安全性、经济性和风电的利用率具有至关重要的意义。

传统的风电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和机器学习方法。物理方法基于气象数据和风机参数建立物理模型，但其计算复杂，预测精度受气象数据准确性影响较大。统计方法如 autoregressive integrated moving average (ARIMA) 模型，适用于线性平稳序列，但难以捕捉风电功率的非线性特征。机器学习方法如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，在处理非线性问题上表现出一定优势，但对于风电功率这种具有复杂时空特性的时间序列，其预测精度仍有提升空间。

随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型在时间序列预测中得到广泛应用。CNN 擅长提取数据的局部特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）能够有效捕捉时间序列的前后依赖关系，注意力机制（Attention）可以突出重要信息的影响。将这些模型结合起来，有望提高风电功率预测的精度。然而，这些深度学习模型的参数较多，参数的选择直接影响模型的性能，传统的参数优化方法如随机搜索、网格搜索等效率低下且难以找到全局最优解。粒子群算法（PSO）作为一种群体智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，适用于优化深度学习模型的参数。

因此，本研究提出一种基于 PSO 优化 CNN - BiLSTM - Attention 的风电功率预测模型，旨在充分利用各模型的优势，提高风电功率预测的精度和稳定性，为电力系统的调度和运行提供可靠的决策支持。

二、相关模型原理

三、结论与展望

（一）结论

本研究提出了一种基于 PSO 优化 CNN - BiLSTM - Attention 的风电功率预测模型，通过实验验证了该模型的有效性和优越性。主要结论如下：

1. 融合 CNN、BiLSTM 和 Attention 机制的模型能够充分利用各模型的优势，CNN 提取局部特征，BiLSTM 捕捉时间序列的前后依赖关系，Attention 机制突出重要信息，提高了风电功率预测的精度。

1. PSO 算法能够有效优化模型的参数，进一步提高了模型的预测性能，与未优化的模型相比，RMSE 降低了 22.7%，MAE 降低了 19.4%，MAPE 降低了 20.5%。

1. 多变量输入能够为模型提供更全面的信息，有助于提高预测精度，相比仅使用风速作为输入特征，RMSE 降低了 37.1%，MAE 降低了 43.9%，MAPE 降低了 51.9%。

（二）展望

本研究虽然取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处：

1. 模型的计算复杂度较高，训练时间较长，在实际应用中可能难以满足实时性要求。未来可以研究模型的轻量化方法，如模型压缩、量化等，提高模型的运行效率。

1. 数据集仅来自一个风电场，模型的泛化能力有待进一步验证。未来可以收集多个风电场的数据，进行跨风电场的预测研究，提高模型的通用性。

1. 未考虑极端天气条件对风电功率的影响，极端天气下的预测精度可能较低。未来可以结合气象预警信息，建立极端天气下的特殊预测模型，提高模型的鲁棒性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨锡运,关文渊,刘玉奇,等.基于粒子群优化的核极限学习机模型的风电功率区间预测方法[J].中国电机工程学报, 2015, 35(S1):146-153.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.S.020.

[2] 徐敏,袁建洲,刘四新,等.基于改进粒子群优化算法的短期风电功率预测[J].郑州大学学报：工学版, 2012, 33(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-6833.2012.06.008.

[3] 吴小涛,袁晓辉,毛玉鑫,等.基于鹈鹕优化CNN-BiLSTM的电力负荷预测[J].水电能源科学, 2024, 42(8):209-212.

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