【LEA-BP】基于爱情进化算法LEA优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

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#算法 #神经网络 #matlab

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向低碳转型的进程中，风能作为一种清洁、可再生的能源，其开发利用规模持续扩大。但风电功率受风速、风向、大气压力等多种气象因素影响，呈现出显著的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、调度计划制定以及风能的高效利用带来了巨大挑战。

准确的风电功率预测是解决上述问题的关键环节。BP 神经网络凭借其强大的非线性映射能力，在风电功率预测领域得到了广泛应用。然而，BP 神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等固有缺陷，导致其预测精度和稳定性难以满足实际应用需求。

爱情进化算法（LEA）是一种模拟人类爱情进化过程的智能优化算法，具有独特的搜索机制和较强的全局优化能力。将 LEA 应用于 BP 神经网络的优化，有望改善 BP 神经网络的性能，提高风电功率预测的精度和可靠性，对于促进风能的高效利用、保障电力系统稳定运行具有重要的理论价值和实际意义。

二、爱情进化算法与 BP 神经网络的特点

（一）爱情进化算法（LEA）

爱情进化算法灵感来源于人类爱情关系的形成与发展过程，包括相遇、吸引、选择、结合、进化等阶段。在算法中，个体代表待优化问题的解，通过模拟爱情进化的不同阶段实现对解空间的搜索。

该算法具有以下特点：一是具备较强的全局搜索能力，通过模拟广泛的 “相遇” 过程，能够在较大的解空间内探索潜在的最优解；二是搜索过程具有自适应性，在 “吸引”“选择” 等阶段能够根据个体的适应度值动态调整搜索策略，平衡探索与开发能力；三是收敛速度较快，通过 “结合”“进化” 等操作，能够快速逼近最优解，有效避免陷入局部最优。

（二）BP 神经网络

BP 神经网络是一种经典的多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。它通过反向传播算法不断调整网络的权重和阈值，以最小化预测误差，从而实现对输入与输出之间复杂非线性关系的拟合。

BP 神经网络的优势在于其强大的非线性映射能力和自适应学习能力，能够从大量历史数据中挖掘潜在规律。但同时，它对初始权重和阈值较为敏感，若初始值选择不当，容易导致收敛速度缓慢且陷入局部最优解，这在风电功率预测这类复杂任务中表现得尤为明显。

三、基于爱情进化算法优化 BP 神经网络的模型构建

（一）模型构建思路

利用爱情进化算法对 BP 神经网络的初始权重和阈值进行优化，以提升 BP 神经网络的预测性能。具体思路为：首先，将 BP 神经网络的权重和阈值进行编码，作为爱情进化算法中的个体；其次，以 BP 神经网络的预测误差作为适应度函数，通过模拟爱情进化的各阶段（相遇、吸引、选择、结合、进化）搜索最优的权重和阈值组合；最后，将优化后的权重和阈值赋予 BP 神经网络，进行风电功率预测。

（二）具体步骤

确定 BP 神经网络结构：根据风电功率预测的输入特征（如风速、风向、温度、湿度等）和输出目标（风电功率），确定网络各层神经元数量。输入层神经元数量与输入特征维度一致；隐藏层神经元数量通过多次试验和经验确定，以保证网络的拟合能力和泛化能力；输出层神经元数量为 1，对应预测的风电功率值。

初始化种群：将 BP 神经网络的权重和阈值进行编码，形成爱情进化算法中的个体，每个个体代表一组特定的权重和阈值。种群规模根据问题复杂度和计算资源合理设置。

计算适应度值：将每个个体对应的权重和阈值分配给 BP 神经网络，使用训练数据训练网络，计算网络的预测误差作为该个体的适应度值。适应度值越小，表明该个体对应的权重和阈值越优。

爱情进化算法优化过程：

相遇阶段：个体在解空间内随机移动，模拟广泛的 “相遇” 过程，扩大搜索范围，探索潜在的最优解区域。

吸引阶段：根据个体的适应度值，适应度优的个体对周围个体产生 “吸引”，使其他个体向其靠近，增强局部搜索能力。

选择阶段：基于适应度值选择优秀个体作为 “候选者”，为后续的 “结合” 做准备，保留优质解。

结合阶段：选中的个体通过交叉操作生成新的个体，模拟 “结合” 过程，增加种群多样性。

进化阶段：对新生成的个体进行变异操作，模拟 “进化” 过程，进一步优化解的质量，避免算法陷入局部最优。

确定最优权重和阈值：经过多次迭代后，爱情进化算法得到的最优个体对应的权重和阈值，即为 BP 神经网络的最优初始权重和阈值。

BP 神经网络训练与预测：将优化后的初始权重和阈值应用于 BP 神经网络，利用训练数据进一步训练网络，然后使用测试数据进行风电功率预测。

四、数据收集与预处理

（一）数据收集

收集风电场的历史风电功率数据以及对应的气象数据，包括风速、风向、温度、湿度、气压等。数据时间分辨率可根据实际需求选择，如每 10 分钟、每小时等。

（二）数据预处理

数据清洗：去除数据中的异常值（如设备故障导致的异常功率值、不合理的气象数据等）和缺失值。对于异常值，采用删除或合理替换的方法；对于缺失值，采用线性插值、三次样条插值等方法填补。

数据标准化：为消除不同数据量级差异的影响，提高 BP 神经网络的训练效率和预测精度，对数据进行标准化处理。常用方法有 min-max 标准化（将数据映射到 [0,1] 区间）和 z-score 标准化（将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的正态分布数据）。

五、模型评价与分析

（二）结果分析

结果分析：对比基于爱情进化算法优化的 BP 神经网络（LEA-BP）与传统 BP 神经网络、其他智能算法优化的 BP 神经网络（如 GWO-BP、GA-BP 等）的预测结果，分析 LEA-BP 模型在预测精度、收敛速度、稳定性等方面的优势与不足。同时，研究不同参数对 LEA-BP 模型性能的影响规律，为模型实际应用提供依据。

六、结论与展望

（一）结论

本研究将爱情进化算法与 BP 神经网络相结合，构建了基于爱情进化算法优化 BP 神经网络的风电功率预测模型。实验结果表明，与传统 BP 神经网络相比，LEA-BP 模型在风电功率预测中具有更高的精度和更快的收敛速度，能够更好地应对风电功率的随机性和波动性。这充分证明了爱情进化算法在优化 BP 神经网络初始权重和阈值方面的有效性，为风电功率预测提供了一种新的有效方法。

（二）展望

未来的研究可从以下几个方面深入开展：

进一步改进爱情进化算法的搜索机制，增强其全局优化能力和收敛速度，以更好地适应风电功率预测的复杂场景。

结合更多影响因素，如地形地貌、风电场设备状态等，丰富输入特征，提高模型的预测精度和泛化能力。

探索爱情进化算法与其他智能算法的融合策略，构建混合优化模型，发挥不同算法的优势，提升预测性能。

推动模型在实际风电场中的应用，通过实时数据更新和模型迭代优化，为风电场的调度运行和管理决策提供更精准、可靠的支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郑桥.基于字典学习的传统民族服饰多标签标注算法研究与实现[D].北京邮电大学,2020.

[2] 赵佳蕊,王玲芝,李晨阳.基于LEA-LSTM的光伏发电功率短期预测方法[J].电力信息与通信技术, 2024, 22(11):34-42.

[3] 赵佳蕊,王玲芝,李晨阳.基于 LEA-LSTM 的光伏发电功率短期预测方法[J].Electric Power Information & Communication Technology / Dianli Xinxi yu Tongxin Jishu, 2024, 22(11).DOI:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2024.11.05.