基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

Matlab前程算法屋

于 2025-06-29 11:16:42 发布

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率预测的复杂性与不确定性，提出基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型。WOA 算法模拟座头鲸螺旋气泡网捕食机制，对 CNN-BiGUR-Attention 模型参数进行全局寻优，提升模型对风电数据特征的提取与预测能力。实验结果表明，该优化模型在均方误差、平均绝对误差等指标上优于传统模型及未优化模型，为风电功率精准预测提供了高效可靠的新途径。

一、引言

在全球能源结构深度调整的背景下，风电作为清洁能源的重要组成部分，其装机容量与发电量持续攀升。然而，风电功率受气象条件（风速、风向、气温、气压等）和风机运行状态的综合影响，具有显著的随机性、波动性和非线性，给电网稳定运行、电力调度与市场交易带来巨大挑战。精准的风电功率预测能够帮助电网合理安排发电计划、降低调峰成本、提升新能源消纳能力，因此，研究高效准确的风电功率预测方法至关重要。

深度学习凭借强大的特征提取与非线性映射能力，在风电功率预测领域展现出良好的应用前景。CNN-BiGUR-Attention 模型融合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取优势、双向门控更新单元（BiGUR）对时间序列依赖关系的捕捉能力，以及注意力机制（Attention）对关键信息的聚焦能力，能有效处理风电数据特征。但该模型参数众多，在训练过程中易陷入局部最优，导致预测精度受限。鲸鱼优化算法（WOA）作为一种新兴的元启发式优化算法，具有结构简单、全局搜索能力强、收敛速度快等特点，为优化 CNN-BiGUR-Attention 模型提供了新的解决思路。本研究将 WOA 与 CNN-BiGUR-Attention 模型相结合，旨在进一步提高风电功率预测的准确性和稳定性。

二、相关理论与方法

2.1 鲸鱼优化算法（WOA）

2.2 CNN-BiGUR-Attention 模型

CNN 模块：CNN 通过卷积层和池化层对风电数据进行特征提取。卷积层利用不同大小的卷积核扫描数据，捕捉风速变化趋势、功率波动模式等局部时空特征；池化层则对卷积层输出进行降维，减少计算量的同时保留关键特征信息。

BiGUR 模块：BiGUR 由两个方向相反的门控更新单元组成，能够从正向和反向两个方向学习风电数据的时间序列特征，有效捕捉数据中的长短期依赖关系，增强模型对风电功率变化趋势的预测能力。

Attention 模块：Attention 机制根据风电数据中不同特征对功率预测的重要程度，自动分配权重，聚焦关键信息，抑制噪声干扰，提升模型预测精度。通过计算各特征的权重，模型能够更关注对风电功率影响较大的因素，如风速、风向等，从而提高预测准确性。

三、基于 WOA 优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型构建

3.1 模型结构设计

基于 WOA 优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型主要由数据预处理模块、CNN 模块、BiGUR 模块、Attention 模块、WOA 优化模块和预测输出模块组成。数据预处理模块对原始风电数据和气象数据进行清洗、归一化等操作，消除数据中的噪声和异常值，统一数据量纲；CNN、BiGUR 和 Attention 模块依次对数据进行特征提取和处理；WOA 优化模块根据模型预测误差，对 CNN-BiGUR-Attention 模型的参数进行优化；最后，预测输出模块输出风电功率预测值。

3.2 WOA 优化过程

将 CNN-BiGUR-Attention 模型的参数（如卷积层权重、BiGUR 门控参数、全连接层权重等）编码为 WOA 算法中鲸鱼个体的位置向量。在 WOA 优化过程中，以模型预测的均方误差作为适应度函数，通过不断迭代，利用三种位置更新策略调整鲸鱼个体位置，寻找使适应度值最小的参数组合，即最优模型参数。经过 WOA 算法优化后，CNN-BiGUR-Attention 模型的参数得到调整，使其能够更好地适应风电数据特征，提高预测性能。

四、结论与展望

4.1 研究结论

本研究成功将鲸鱼优化算法（WOA）应用于 CNN-BiGUR-Attention 模型，实现了风电功率预测精度的提升。WOA 算法通过模拟座头鲸捕食行为，有效优化了模型参数，增强了模型对风电数据特征的提取和预测能力。实验结果表明，基于 WOA 优化的 CNN-BiGUR-Attention 模型在各项指标上优于传统模型及其他优化模型，为风电功率预测提供了一种高效、可靠的新方法。

4.2 研究展望

尽管基于 WOA 优化的 CNN-BiGUR-Attention 模型取得了较好的预测效果，但仍有改进空间。未来可进一步优化 WOA 算法的参数设置，结合自适应参数调整策略，提高算法在不同数据场景下的适应性；探索将更多影响风电功率的因素（如风机叶片角度、设备故障状态等）纳入模型，丰富模型输入特征；尝试与其他先进算法或技术相结合，如深度学习中的迁移学习、强化学习等，进一步提升模型的泛化能力和预测准确性，以更好地适应复杂多变的风电功率预测场景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 罗超雷,徐哈宁,肖慧,等.基于鲸鱼优化混合神经网络的滑坡位移预测[J].科学技术与工程, 2024, 24(16):6610-6616.

[2] 郑直,张华钦,潘月.基于改进鲸鱼算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断[J].振动与冲击, 2021.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.07.037.

[3] 朱孙科,严健容,熊开洋,等.鲸鱼算法优化CNN-BiGRU-ATTENTION的车辆换道意图识别模型[J].Journal of Chongqing University of Technology (Natural Science), 2024, 38(6).DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2024.06.009.