【多变量输入单步预测】基于沙猫群优化算法(SCSO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在全球能源转型的大趋势下，风能作为清洁、可再生能源的重要组成部分，其开发利用规模不断扩大。然而，风电功率受风速、风向、温度、湿度等多种因素影响，具有极强的波动性和随机性，这给电力系统的安全稳定运行、调度规划带来了巨大挑战。高精度的风电功率预测是解决风电并网难题、提高风电利用率、降低电力系统运行成本的关键，对促进风能的大规模开发利用具有重要意义。

传统的风电功率预测方法存在诸多不足。物理方法基于气象数据和风机参数构建模型，计算复杂且依赖高精度气象数据；统计方法如 ARIMA 模型，难以处理风电功率的非线性特性；常规机器学习方法在面对高维度、强耦合的风电数据时，预测精度有限。

深度学习技术的发展为风电功率预测提供了新的解决方案。卷积神经网络（CNN）擅长提取数据的局部空间特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）能有效捕捉时间序列的双向依赖关系，注意力机制（Attention）可聚焦关键信息，提升模型对重要特征的关注度。将三者结合的 CNN-BiLSTM-Attention 模型，在风电功率预测中展现出良好潜力。但该模型参数众多，参数选择直接影响预测性能，传统参数优化方法效率低且易陷入局部最优。

沙猫群优化算法（SCSO）是一种新型群智能优化算法，模拟沙猫在沙漠环境中的捕猎、迁徙等行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，适用于优化深度学习模型参数。因此，本研究提出基于 SCSO 优化 CNN-BiLSTM-Attention 的风电功率预测模型，旨在提升多变量输入单步预测的精度与稳定性。

二、相关模型原理

三、结论与展望

（一）结论

CNN-BiLSTM-Attention 模型融合了各组件的优势，能有效提取风电功率数据的特征，为预测提供良好基础。

沙猫群优化算法（SCSO）对模型参数的优化效果显著，大幅提升了风电功率预测精度，相比未优化模型性能提升明显。

多变量输入能为模型提供更全面的信息，显著改善预测效果，是提高风电功率预测精度的有效手段。

（二）展望

进一步研究模型的轻量化方法，减少计算复杂度，提高模型的实时性，以满足实际工程应用需求。

扩大数据集的范围，纳入不同地域、不同气候条件下风电场的数据，验证模型的泛化能力。

结合极端天气预警信息，对模型进行改进，提高其在极端天气条件下的预测精度，增强模型的鲁棒性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 付光杰,王柏松.基于改进SCSO算法的光伏MPPT研究[J].现代电子技术, 2024, 47(10):143-150.

[2] 蒋开正,吕丽平.改进沙猫群优化算法优化堆叠降噪自动编码器的发动机故障诊断[J].机械设计, 2023, 40(8):56-62.

[3] 邱少明,张博.基于改进沙猫群优化算法的无人机路径规划[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering, 2025, 46(3).DOI:10.11809/bqzbgcxb2025.03.022.

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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

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