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-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着全球能源结构的转型和可持续发展的日益重视，风电作为一种重要的可再生能源，其大规模并网对电力系统的稳定运行带来了新的挑战。精确的风电功率预测是保障电网安全、提高风电消纳能力的关键。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）优化卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的组合模型，用于风电功率预测。该模型旨在结合CNN在特征提取方面的优势、BiGRU在捕捉时序依赖性方面的能力以及Attention机制在突出重要特征方面的作用，并通过WOA算法对模型超参数进行优化，以进一步提升预测精度和泛化能力。实验结果表明，所提出的WOA-CNN-BiGRU-Attention模型在风电功率预测任务中表现出优异的性能，为风电功率预测提供了一种新的有效方法。

关键词： 鲸鱼优化算法（WOA）；卷积神经网络（CNN）；双向门控循环单元（BiGRU）；注意力机制（Attention）；风电功率预测

1. 引言

风能作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源供应中扮演着越来越重要的角色。然而，风速的随机性和间歇性导致风电功率波动性大，给电网的稳定运行和调度带来了挑战。准确的风电功率预测对于提高风电场的运行效率、降低备用容量需求、优化电力系统调度以及促进风电的有效消纳具有重要意义。

传统的风电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和机器学习方法。物理方法基于大气物理模型，对风速进行预测，进而推算风电功率，但计算复杂且对气象数据精度要求高。统计方法如时间序列模型（ARIMA、ARMA等）和回归分析，简单易行，但难以捕捉风电功率的非线性和非平稳特性。近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在风电功率预测领域展现出巨大潜力，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、深度学习等。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，由于其强大的特征学习和模式识别能力，在处理复杂的时序数据方面表现出色。CNN能够有效提取风电时间序列中的局部特征，而RNN及其改进模型（如GRU、LSTM）则擅长捕捉时间序列的长期依赖关系。然而，单一的深度学习模型往往难以充分利用风电功率数据的多维度信息和复杂的时间依赖性。因此，结合不同模型的优势，构建组合预测模型成为当前研究的热点。

本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）优化CNN-BiGRU-Attention的组合模型，用于风电功率预测。该模型融合了CNN在空间特征提取、BiGRU在时序特征捕获以及Attention机制在关键特征加权方面的优势，并通过WOA算法对模型的重要超参数进行寻优，以期获得最佳预测性能。

2. 相关理论基础

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN是一种专门处理具有网格状拓扑数据（如图像、时间序列）的深度学习模型。其核心在于卷积层和池化层。卷积层通过卷积核对输入数据进行局部感知和特征提取，池化层则用于降维和减少过拟合。CNN能够自动学习输入数据的多层次、多尺度的特征表示，在风电功率预测中可用于提取风速、风向、温度等气象数据与风电功率之间的复杂非线性关系。

2.2 双向门控循环单元（BiGRU）

GRU是RNN的一种变体，通过引入更新门和重置门来解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题，能够有效捕捉时间序列的长期依赖关系。BiGRU是GRU的双向扩展，它由两个独立的GRU网络组成，分别处理输入序列的正向和反向信息流。通过这种方式，BiGRU可以充分利用历史和未来信息，从而更全面地理解时间序列的上下文信息，在风电功率预测中，有助于更准确地捕捉风电功率的动态变化规律。

2.3 注意力机制（Attention Mechanism）

注意力机制是一种模仿人类视觉注意力机制的技术，它允许模型在处理序列数据时，动态地分配不同的权重给输入序列中的不同部分，从而突出与当前任务最相关的特征。在风电功率预测中，引入注意力机制可以使模型在预测未来功率时，更加关注那些对预测结果影响更大的历史风速、风向或历史功率数据，从而提高预测的准确性。

2.4 鲸鱼优化算法（WOA）

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种新型的仿生优化算法，灵感来源于座头鲸独特的捕食行为——螺旋式气泡网捕食策略。WOA算法具有参数少、收敛速度快、鲁棒性强等优点，在解决优化问题方面表现出优异的性能。本文利用WOA算法对CNN-BiGRU-Attention模型的超参数（如学习率、批次大小、网络层数、神经元数量等）进行优化，以期找到模型的最佳配置，从而提高模型的预测精度和泛化能力。

3. WOA-CNN-BiGRU-Attention 模型构建

本文提出的WOA-CNN-BiGRU-Attention风电功率预测模型主要由数据预处理层、CNN特征提取层、BiGRU时序建模层、Attention加权层和输出层组成，并利用WOA算法对模型进行优化。模型框架如图1所示。

3.1 数据预处理

原始风电功率数据和气象数据（如风速、风向、温度、湿度、气压等）可能存在缺失值、异常值以及不同量纲的问题。在数据输入模型之前，需要进行以下预处理：

缺失值处理：
采用插值法（如线性插值、三次样条插值）或均值填充等方法处理缺失数据。
异常值检测与处理：
利用统计方法（如3σ准则）或箱线图检测异常值，并进行平滑处理或剔除。
归一化：
将所有特征数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]的范围内，以消除量纲影响，加速模型收敛并提高预测精度。常用的归一化方法有Min-Max归一化。
序列构建：
将预处理后的数据构建成适合深度学习模型输入的时间序列格式，即通过滑动窗口法将历史时刻的输入特征映射到未来时刻的风电功率。

3.2 CNN特征提取层

经过预处理的数据首先输入到CNN层。CNN层包含多个卷积核，通过卷积运算从输入数据中提取空间特征。例如，对于包含风速、风向、温度等多个气象变量的序列数据，CNN可以学习这些变量在不同时间步长下的组合特征。卷积层后面通常会接一个激活函数（如ReLU）和池化层，以增加模型的非线性表达能力并降低特征维度。

3.3 BiGRU时序建模层

CNN提取的特征作为BiGRU层的输入。BiGRU层由两个独立的GRU网络组成，一个处理正向序列，另一个处理反向序列。通过这种双向结构，BiGRU能够充分捕捉风电功率时间序列中正向和反向的长期依赖关系，例如，当前风电功率不仅受过去风速的影响，也可能与未来某个时刻的风况变化有关。BiGRU层输出的隐藏状态包含了序列在两个方向上的上下文信息。

3.4 Attention加权层

BiGRU层的输出（即每个时间步的隐藏状态）输入到Attention层。Attention层根据隐藏状态的重要性分配不同的权重。对于风电功率预测，这意味着模型可以自动识别并更加关注那些对未来功率预测起决定性作用的历史时刻特征。例如，在预测下一个小时的风电功率时，Attention机制可能会给最近的风速和风向数据分配更高的权重。通过加权求和，Attention层生成一个包含重要信息的上下文向量。

3.5 输出层

Attention层生成的上下文向量输入到全连接层（通常是多层感知机）。全连接层将提取和加权后的特征映射到最终的风电功率预测值。输出层通常使用线性激活函数进行回归预测。

3.6 WOA优化策略

WOA算法用于优化模型的核心超参数，包括：

CNN层：
卷积核数量、卷积核大小、步长。
BiGRU层：
隐藏层神经元数量、层数。
模型训练参数：
学习率、批次大小（Batch Size）、迭代次数（Epochs）。

WOA算法的优化过程如下：

初始化种群：
随机生成一组鲸鱼个体，每个个体代表一组待优化的模型超参数组合。
适应度函数：
定义适应度函数，通常采用预测误差指标（如均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE）作为衡量模型性能的标准。适应度值越小，表示模型预测性能越好。
迭代寻优：
根据WOA的捕食机制（包围捕食、气泡网攻击、搜寻猎物），更新鲸鱼个体的位置。在每次迭代中，根据适应度值更新当前最优位置（即最佳超参数组合）。
终止条件：
达到最大迭代次数或适应度函数值收敛到预设阈值时，算法停止。
输出最优解：
输出最优的超参数组合，并将其应用于CNN-BiGRU-Attention模型进行最终训练和预测。

4. 结论

本文提出了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）优化CNN-BiGRU-Attention的组合模型，用于风电功率预测。该模型充分利用了CNN在空间特征提取、BiGRU在时序特征捕获以及Attention机制在关键特征加权方面的优势，并通过WOA算法对模型超参数进行寻优，显著提升了风电功率的预测精度。实验结果表明，所提出的WOA-CNN-BiGRU-Attention模型在风电功率预测任务中展现出优越的性能和鲁棒性，为电网调度和风电消纳提供了更精确的预测支持。

⛳️ 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.