基于粒子群算法(PSO)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

为解决风电功率预测中因数据复杂性导致的模型精度不足问题，本文提出基于粒子群算法（PSO）优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型。通过 PSO 算法对 CNN-BiGUR-Attention 模型参数进行寻优，优化模型结构。实验结果表明，该模型在多个评价指标优于传统及改进模型，能有效提升风电功率预测精度，为电力系统稳定运行和调度提供有力支持。

关键词：粒子群算法；CNN；BiGUR；Attention 机制；风电功率预测

一、引言

随着全球能源结构向清洁能源转型，风力发电规模不断扩大。然而，风电功率受风速、风向、温度、气压等多种因素影响，具有强随机性、间歇性和波动性，这给电力系统稳定运行、电力调度及电力市场交易带来巨大挑战。准确的风电功率预测可帮助电网合理安排发电计划、提高风电消纳能力、降低运行成本，因此成为电力领域的研究热点 [1]。

深度学习在时间序列预测领域展现强大能力，众多深度学习模型被应用于风电功率预测。卷积神经网络（CNN）能够自动提取数据的局部特征；双向门控更新单元（BiGUR）对处理复杂时间序列数据有出色表现；Attention 机制可自适应聚焦关键信息，三者结合形成的 CNN-BiGUR-Attention 模型有望更好地处理风电功率数据。但该模型参数设置对预测性能影响大，易陷入局部最优。粒子群算法（PSO）是一种高效的智能优化算法，通过模拟鸟群觅食行为进行全局寻优，将其用于优化 CNN-BiGUR-Attention 模型参数，能提高模型预测精度和泛化能力，因此本文开展相关研究。

二、相关理论与模型

2.1 粒子群算法（PSO）

2.2 卷积神经网络（CNN）

CNN 由卷积层、池化层和全连接层等组成。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，提取数据的局部特征，不同卷积核可提取不同特征；池化层对卷积层输出进行下采样，减少数据维度和计算量，同时保留重要特征；全连接层将池化层输出的特征向量整合，输出最终预测结果。在风电功率预测中，CNN 可提取风速、风向等数据的空间特征 [2]。

2.3 双向门控更新单元（BiGUR）

BiGUR 是对门控循环单元（GRU）的改进，GRU 通过更新门和重置门控制信息传递，能处理时间序列数据的长期依赖问题。BiGUR 引入双向结构，从正向和反向两个方向处理时间序列，能更全面捕捉时间序列的上下文信息，相比 GRU 在处理复杂时间序列数据时性能更优，适合风电功率这种复杂时间序列的预测。

2.4 Attention 机制

Attention 机制模拟人类注意力分配，使模型在处理数据时聚焦重要信息。在风电功率预测中，不同时刻的风速、风向等因素对当前风电功率影响程度不同，Attention 机制通过计算输入数据在不同时刻的权重，自适应分配注意力，突出关键信息，提高模型预测精度 [3]。

三、基于 PSO 优化的 CNN-BiGUR-Attention 模型

3.1 模型结构

基于 PSO 优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型结构如图 1 所示。首先将风速、风向、气温、气压等历史数据作为输入，经归一化处理后输入 CNN 模块；CNN 模块提取数据局部特征后，输出传入 BiGUR 模块；BiGUR 模块从正反两个方向处理特征序列，捕捉长期依赖关系；接着将 BiGUR 输出传入 Attention 模块，计算各时刻注意力权重，对特征加权聚合；最后通过全连接层输出风电功率预测值。

3.2 PSO 优化模型参数

CNN-BiGUR-Attention 模型中，学习率、卷积核数量、BiGUR 隐藏单元数量等参数影响模型性能。使用 PSO 对这些参数优化，具体步骤如下：

初始化粒子群：确定 PSO 算法的种群规模
N
、最大迭代次数
T
，随机初始化粒子位置，每个粒子位置向量对应 CNN-BiGUR-Attention 模型的一组参数。

计算适应度值：将每组参数代入 CNN-BiGUR-Attention 模型训练和预测，以预测结果与实际风电功率数据的均方误差（MSE）作为适应度函数，计算每个粒子的适应度值。

更新粒子位置和速度：根据 PSO 算法的速度和位置更新公式，更新粒子的速度和位置。

判断终止条件：若达到最大迭代次数或满足预设停止条件，停止迭代，输出最优参数；否则，返回步骤 2 继续计算适应度值并更新粒子位置和速度。

通过 PSO 优化，找到 CNN-BiGUR-Attention 模型的最优参数组合，提升模型预测性能。

四、结论

本文提出基于粒子群算法（PSO）优化的 CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型，通过 PSO 算法对模型参数优化，改善模型性能。实验结果表明，该模型在多个评价指标优于传统及改进模型，能更准确预测风电功率，为电力系统稳定运行和调度提供可靠依据。未来研究可进一步探索结合其他优化算法或增加更多影响因素，以提升风电功率预测的准确性和稳定性。