【多变量输入单步预测】基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-06-04 16:44:23 发布

长安程序猿

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、研究背景与意义

二、相关技术介绍

三、研究内容与方法

四、研究结果与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

【多变量输入单步预测】基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究

一、研究背景与意义

风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。然而，风电的间歇性和随机性给电力系统带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测对于提高电力系统稳定性、降低运营成本以及实现风电场经济效益最大化至关重要。传统的风电功率预测方法，如统计模型、物理模型和混合模型，在预测精度和泛化能力上存在一定局限性。因此，探索新的预测方法具有重要的理论和实际意义。

二、相关技术介绍

白鲸优化算法(BWO)
- 定义：BWO是一种基于种群的元启发式算法，其灵感来源于自然界中白鲸的游泳、捕食和鲸落行为。
- 特点：BWO算法通过模拟白鲸的这些行为来实现模型参数的优化，具有结构简单、全局和局部搜索能力强等优点。在算法中，白鲸的位置可视为搜索代理，通过勘探阶段（游泳）和开发阶段（捕食）来寻找最优解，并通过鲸落阶段来增强算法跳出局部最优的能力。
卷积神经网络(CNN)
- 定义：CNN是一种前馈神经网络，其核心是卷积层和池化层。
- 作用：在风电功率预测中，CNN可以有效地提取风速时间序列中的局部特征，为后续的预测提供重要信息。
双向长短时记忆网络(BiLSTM)
- 定义：BiLSTM是RNN的一种变体，能够同时处理输入序列的正向和反向信息。
- 作用：在风电功率预测中，BiLSTM能够学习风速时间序列中的长时依赖关系，提高预测的准确性。
注意力机制(Attention)
- 定义：注意力机制是一种增强模型对关键信息关注程度的技术。
- 作用：在风电功率预测中，注意力机制能够识别不同时间步长特征的权重，突出重要的特征信息，进一步提高预测的精度。

三、研究内容与方法

数据预处理
- 收集风电场的历史运行数据，包括风电功率、风速、风向、温度、气压等多变量输入数据。
- 对数据进行清洗、标准化处理，以消除异常值和量纲差异。
模型构建
- 基于BWO优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测模型主要包含以下几个部分：
  - 输入层：输入多变量时间序列数据，并进行预处理。
  - CNN层：利用CNN提取风速时间序列中的空间特征。
  - BiLSTM层：利用BiLSTM学习风速时间序列中的双向长时依赖关系。
  - Attention层：利用注意力机制识别不同时间步长特征的权重，突出重要的特征信息。
  - 输出层：输出预测的风电功率值。
- BWO算法被用于优化CNN-BiLSTM-Attention模型的参数，以提高模型的预测精度。
模型训练与验证
- 使用历史数据集训练模型，并通过交叉验证确保模型的泛化能力。
- 监控训练过程中的损失函数和评估指标（如均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE等），调整模型结构和超参数以优化性能。
预测与评估
- 将新收集的数据输入已训练好的模型，进行风电功率的单步预测。
- 使用评估指标对预测结果进行验证，并与传统预测方法进行比较，展示BWO-CNN-BiLSTM-Attention模型的优越性。

四、研究结果与展望

实验结果表明，基于BWO优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的预测模型。该模型充分利用了深度学习模型在特征提取和序列建模方面的优势，并通过BWO算法优化了模型参数，进一步提高了预测精度。

未来研究可以进一步探索模型的泛化能力和鲁棒性，以及将该模型应用于其他能源预测领域的可能性。同时，可以研究如何结合更多的气象数据、风电场运行数据等多源信息，进一步提高风电功率预测的准确性和可靠性。

📚2 运行结果

采用前10个样本的所有特征，去预测下一个样本的发电功率。

部分代码：

layers0 = [ ...
% 输入特征
sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input') %输入层设置
sequenceFoldingLayer('name','fold') %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。
% CNN特征提取
convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1') %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长
batchNormalizationLayer('name','batchnorm1') % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸
reluLayer('name','relu1') % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题
% 池化层
maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool') % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式
% 展开层
sequenceUnfoldingLayer('name','unfold') %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复
%平滑层
flattenLayer('name','flatten')

bilstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1')
selfAttentionLayer(1,2) %创建一个单头，2个键和查询通道的自注意力层
dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1') % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入