【SCI2区】秃鹰优化算法BES-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要

电力需求预测对于电力系统的安全、稳定和经济运行至关重要。近年来，随着机器学习技术的快速发展，深度学习模型在电力需求预测领域展现出了巨大潜力。本文提出了一种基于秃鹰优化算法 (BES)、卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和注意力机制 (Attention) 的混合模型 (BES-CNN-GRU-Attention) 用于电力需求预测。该模型利用秃鹰优化算法来优化CNN、GRU和Attention模型的参数，以提高模型的预测精度。本文在Matlab平台上实现了BES-CNN-GRU-Attention模型，并使用真实电力需求数据进行测试，结果表明该模型在预测精度上优于传统的预测模型，具有较好的应用价值。

关键词：电力需求预测，秃鹰优化算法，卷积神经网络，门控循环单元，注意力机制，Matlab

1. 引言

电力需求预测是电力系统运营和管理的关键环节，它可以帮助电力公司提前预测未来的用电需求，从而制定合理的电力调度计划，提高电力系统的可靠性和经济性。传统电力需求预测方法主要依赖于统计模型和线性回归模型，然而这些模型存在局限性，难以捕捉到电力需求数据中的非线性特征和时间相关性。

近年来，随着机器学习技术的快速发展，深度学习模型在电力需求预测领域展现出了巨大潜力。深度学习模型能够学习数据中的复杂特征，并自动提取时间序列数据中的时间相关性。其中，卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 作为深度学习领域中常用的模型，被广泛应用于电力需求预测。

然而，传统的CNN和GRU模型在处理时间序列数据时，往往难以捕捉到数据中的长期依赖关系，并且容易陷入局部最优解。为了解决这些问题，本文提出了一种基于秃鹰优化算法 (BES)、CNN、GRU和注意力机制 (Attention) 的混合模型 (BES-CNN-GRU-Attention) 用于电力需求预测。秃鹰优化算法是一种新兴的元启发式优化算法，它能够有效地搜索全局最优解。通过将BES算法与CNN、GRU和Attention模型相结合，可以有效地提高模型的预测精度。

2. 模型介绍

2.1 秃鹰优化算法 (BES)

秃鹰优化算法 (BES) 是一种受秃鹰狩猎行为启发的元启发式优化算法。秃鹰是一种食腐动物，它们通常通过搜索、攻击和觅食来获取食物。BES算法模拟了秃鹰的这些行为，将优化问题转化为寻找食物的过程，从而找到全局最优解。

BES算法主要包括三个阶段：搜索阶段、攻击阶段和觅食阶段。在搜索阶段，秃鹰在整个搜索空间中随机移动，寻找潜在的食物来源。在攻击阶段，秃鹰会根据食物的气味和视觉信息，对潜在食物进行攻击。在觅食阶段，秃鹰会根据攻击结果，选择最佳的觅食位置。

2.2 卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习模型，它主要用于图像识别和处理。CNN通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并最终进行分类或回归。在电力需求预测中，CNN可以用来学习电力需求数据中的空间特征和时间相关性。

2.3 门控循环单元 (GRU)

门控循环单元 (GRU) 是一种循环神经网络 (RNN) 的变体，它能够学习时间序列数据中的长期依赖关系。GRU通过门控机制来控制信息流，从而避免梯度消失问题，提高模型的预测精度。

2.4 注意力机制 (Attention)

注意力机制 (Attention) 是一种机制，它可以帮助模型关注输入数据中的重要部分。在电力需求预测中，注意力机制可以帮助模型关注历史数据中的关键时间段，从而提高模型的预测精度。

2.5 BES-CNN-GRU-Attention 模型

BES-CNN-GRU-Attention 模型是一种基于秃鹰优化算法、卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制的混合模型，它利用秃鹰优化算法来优化CNN、GRU和Attention模型的参数，以提高模型的预测精度。

该模型的结构如下：

• 首先，将电力需求数据输入到CNN模型中，提取数据中的空间特征和时间相关性。

• 然后，将CNN模型的输出输入到GRU模型中，学习数据中的长期依赖关系。

• 最后，将GRU模型的输出输入到Attention模型中，关注历史数据中的关键时间段，从而提高模型的预测精度。

BES算法用于优化CNN、GRU和Attention模型的参数，找到最优参数组合，以提高模型的预测精度。

3. 模型实现

本文在Matlab平台上实现了BES-CNN-GRU-Attention模型。实现步骤如下：

1. 数据预处理：对电力需求数据进行归一化处理，将数据范围缩放到0到1之间，以提高模型的训练效率。

2. 模型训练：使用训练集训练BES-CNN-GRU-Attention模型，并使用验证集评估模型的性能。

3. 参数优化：使用BES算法优化CNN、GRU和Attention模型的参数，以提高模型的预测精度。

4. 模型测试：使用测试集评估模型的预测精度。

4. 实验结果

本文使用真实电力需求数据进行实验，并与传统的预测模型进行比较。实验结果表明，BES-CNN-GRU-Attention模型的预测精度优于传统的预测模型，具有较好的应用价值。

5. 结论

本文提出了一种基于秃鹰优化算法、卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制的混合模型 (BES-CNN-GRU-Attention) 用于电力需求预测。该模型利用秃鹰优化算法来优化模型的参数，以提高模型的预测精度。实验结果表明，该模型在预测精度上优于传统的预测模型，具有较好的应用价值。

6. 未来展望

未来的研究方向包括：

• 探索更先进的深度学习模型，例如Transformer模型，用于电力需求预测。

• 将BES-CNN-GRU-Attention模型应用于更复杂电力系统，例如包含分布式电源和储能系统的电力系统。

• 将BES-CNN-GRU-Attention模型与其他预测模型进行比较，以进一步验证其性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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

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

2.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

3 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

4 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

5 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

6 信号处理方面

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7 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

8 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

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计