【预定SCI2区】基于黑翅鸢算法BKA-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: 风电预测的精度直接影响着电力系统的稳定运行和经济效益。本文提出了一种基于黑翅鸢算法(Black Kite Algorithm, BKA)优化的双向时间卷积网络(Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN)与双向门控循环单元网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)结合的注意力机制模型 (BKA-BiTCN-BiGRU-Attention)用于风电功率预测。该模型充分利用了BKA算法的全局搜索能力和BiTCN、BiGRU网络在时间序列预测方面的优势，并通过注意力机制提升模型对关键时间步长的关注度，从而提高预测精度。通过对某风电场实际数据的实验验证，结果表明，与其他先进的风电预测模型相比，BKA-BiTCN-BiGRU-Attention模型具有更高的预测精度和更好的稳定性，为提高风电预测精度提供了新的思路和方法。

关键词: 风电预测；黑翅鸢算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；时间序列预测

1. 引言

随着全球能源结构转型和可持续发展战略的推进，风能作为一种清洁可再生能源得到了广泛的应用。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测对于电力系统调度、能源管理和经济效益的提升至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高风电预测精度提供了新的可能性。

传统的风电预测方法主要包括统计学方法和物理模型方法。统计学方法，例如ARIMA模型，简单易用，但其预测精度受限于模型自身的局限性；物理模型方法，例如数值天气预报模型，虽然能够考虑风力发电的物理机制，但计算复杂度高，实时性差。近年来，深度学习方法，如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)等，因其强大的非线性拟合能力和特征提取能力，在风电预测领域得到了广泛应用。

然而，现有的深度学习模型也存在一些不足。例如，RNN模型容易出现梯度消失或爆炸问题，限制了其对长时序列的建模能力；而传统的CNN模型则难以有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系。因此，本文提出了一种基于黑翅鸢算法优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型，以提高风电预测的精度和稳定性。

2. 模型构建

本文提出的BKA-BiTCN-BiGRU-Attention模型主要由三个部分组成：基于BKA算法优化的BiTCN-BiGRU模型以及注意力机制。

2.1 黑翅鸢算法(BKA)

黑翅鸢算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于黑翅鸢的觅食行为。BKA算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，可以有效地优化深度学习模型的参数，提高模型的预测精度。本文采用BKA算法优化BiTCN-BiGRU模型的超参数，包括卷积核大小、卷积层数、GRU单元个数等。

2.2 双向时间卷积网络(BiTCN)与双向门控循环单元网络(BiGRU)

BiTCN能够有效地提取时间序列数据的局部特征，而BiGRU则能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系。将BiTCN和BiGRU结合，可以有效地利用两种网络的优势，提高模型的预测精度。BiTCN层先对输入数据进行特征提取，然后将提取的特征输入到BiGRU层进行时间序列建模。

2.3 注意力机制(Attention)

注意力机制可以帮助模型关注时间序列数据中对预测结果影响较大的时间步长，提高模型的预测精度。本文采用自注意力机制(Self-Attention)，它能够捕捉时间序列数据中不同时间步长之间的关系，并根据这些关系调整模型对不同时间步长的关注度。

3. 数据集与实验结果

本文采用某风电场实际采集的风电功率数据进行实验，数据集包含风速、风向、温度等气象数据以及风电功率数据。将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集。

为了验证BKA-BiTCN-BiGRU-Attention模型的有效性，本文将其与其他先进的风电预测模型进行了比较，包括LSTM、GRU、CNN-LSTM、以及未经BKA优化的BiTCN-BiGRU模型。评价指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方(R-squared)。

实验结果表明，BKA-BiTCN-BiGRU-Attention模型在各个评价指标上均优于其他对比模型，证明了该模型在风电功率预测中的有效性。

4. 结论与未来工作

本文提出了一种基于黑翅鸢算法优化的BiTCN-BiGRU-Attention模型用于风电功率预测。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和稳定性。未来的工作将集中在以下几个方面：

(1) 探索更先进的优化算法，例如改进的BKA算法或其他元启发式算法，进一步提高模型的预测精度。
(2) 研究如何将其他气象数据和风电场运行数据融入到模型中，以提高模型的预测精度和泛化能力。
(3) 探索模型的并行化和加速方法，以提高模型的实时性。

📣 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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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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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

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