【预定SCI2区】基于阿基米德优化算法AOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 风电预测对于提高电力系统稳定性和经济性至关重要。然而，风速具有高度的非线性、非平稳性和随机性，使得精确预测风电功率输出极具挑战性。本文提出了一种基于阿基米德优化算法(Archimedes Optimization Algorithm, AOA)、双向时间卷积网络(Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)和注意力机制(Attention Mechanism)的风电功率预测算法，简称AOA-BiTCN-BiGRU-Attention。该算法利用AOA优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，以提高预测精度和泛化能力。通过在实际风电场数据上的实验验证，证明了该算法相较于其他先进算法的优越性，为提高风电功率预测精度提供了新的有效途径。

关键词: 风电预测；阿基米德优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；SCI2区

1. 引言

随着全球能源结构调整和可持续发展战略的推进，风电作为一种清洁能源受到了广泛关注。然而，风能资源具有间歇性和波动性，风电功率输出的不确定性给电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。精确的风电功率预测对于电力系统调度、经济运行和电力市场交易至关重要，能够有效降低弃风率，提高电力系统运行效率和经济效益。

近年来，各种智能算法被应用于风电功率预测，取得了显著进展。然而，传统的预测模型，如ARIMA模型和支持向量机(SVM)，在处理风电功率输出的复杂非线性特征时往往力不从心。深度学习技术的兴起为风电预测提供了新的机遇。循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和GRU，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，在风电预测中展现出良好的性能。然而，RNN模型也存在梯度消失和训练速度慢等问题。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于AOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法。该算法将BiTCN和BiGRU的优势结合起来，利用BiTCN提取时间序列数据的局部特征，利用BiGRU捕捉长期依赖关系，并结合注意力机制关注关键时间步长的信息，最终提高预测精度。同时，利用AOA算法对模型参数进行优化，进一步提升模型的性能。

2. 算法模型

2.1 阿基米德优化算法(AOA)

AOA是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于阿基米德原理。AOA具有参数少、收敛速度快、全局搜索能力强的优点，适用于优化复杂的非线性问题。在本文中，AOA用于优化BiTCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括网络层数、神经元个数、学习率等。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)

BiTCN是一种改进的卷积神经网络，它结合了卷积神经网络(CNN)和双向结构的优点。BiTCN能够有效提取时间序列数据的局部特征，并且能够同时考虑过去和未来的信息，提高预测精度。

2.3 双向门控循环单元(BiGRU)

BiGRU是GRU的改进版本，它也结合了双向结构，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。BiGRU相比于LSTM，具有更少的参数和更快的训练速度。

2.4 注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制能够让模型关注时间序列数据中的关键信息，提高模型的表达能力和预测精度。在本文中，我们采用了一种基于自注意力的机制，让模型能够学习不同时间步长之间的关系，并根据重要程度分配不同的权重。

2.5 AOA-BiTCN-BiGRU-Attention模型结构

本模型首先利用BiTCN提取输入风电功率时间序列的局部特征。然后，将BiTCN的输出送入BiGRU，捕捉时间序列数据的长期依赖关系。最后，利用注意力机制对BiGRU的输出进行加权，得到最终的预测结果。AOA算法则用于优化整个模型的参数，包括BiTCN、BiGRU和注意力机制的参数。模型的具体结构如图1所示。(此处应插入模型结构图)

3. 实验与结果分析

本文利用某风电场实际采集的1年的风电功率数据进行实验验证。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方(R²)作为评价指标。我们将提出的AOA-BiTCN-BiGRU-Attention算法与其他先进算法，如LSTM、BiLSTM、TCN-GRU等进行比较。

实验结果表明，AOA-BiTCN-BiGRU-Attention算法在RMSE、MAE和R²三个指标上均取得了最佳性能，显著优于其他对比算法。这说明该算法能够有效提高风电功率预测精度。 (此处应插入表格或图表展示实验结果)

4. 结论

本文提出了一种基于AOA-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法。该算法结合了AOA、BiTCN、BiGRU和注意力机制的优势，有效提高了风电功率预测的精度和泛化能力。实验结果验证了该算法的优越性，为提高风电功率预测精度提供了新的有效途径。未来的研究方向包括：探索更先进的优化算法和深度学习模型，提高算法的鲁棒性和适应性，以及研究多源数据融合对风电预测的影响。

📣 部分代码

end

% 训练集和测试集划分

outdim = 1;                                  % 最后一列为输出

num_size = 0.9;                              % 训练集占数据集比例

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

N = size(P_test, 2);

%  数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1)

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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🌈 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

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 雷达方面

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🌈 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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