基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对风电功率和电力负荷时间序列具有强非线性、波动性和不确定性，导致传统预测算法精度不足的问题，本研究提出基于量子粒子群算法（QPSO）优化长短期记忆网络（LSTM）的预测算法。通过 QPSO 算法对 LSTM 网络的关键超参数进行全局寻优，有效克服 LSTM 因超参数设置不当导致的预测性能不佳问题。将优化后的 QPSO - LSTM 模型应用于风电功率和电力负荷预测，通过与传统 LSTM、BP 神经网络等算法对比，实验结果表明，该模型在预测精度上有显著提升，为电力系统的调度与规划提供了更可靠的技术支持。

关键词

量子粒子群算法；长短期记忆网络；风电功率预测；电力负荷预测；时间序列预测

一、引言

随着全球对清洁能源的需求不断增长，风电作为一种重要的可再生能源，在电力系统中的占比日益提高。然而，风电功率受风速、风向、气温等自然因素影响，具有显著的随机性和波动性；电力负荷也因用户用电习惯、天气变化等因素呈现复杂的非线性变化特征 。准确预测风电功率和电力负荷，对于电力系统的安全稳定运行、优化调度以及合理规划具有重要意义。

长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，在时间序列预测领域得到广泛应用。但 LSTM 网络的预测性能高度依赖超参数的设置，如隐藏层神经元数量、学习率、迭代次数等，传统的经验设置或随机搜索方法难以找到最优超参数组合，容易导致模型陷入局部最优，影响预测精度。

量子粒子群算法（QPSO）是在粒子群优化算法（PSO）基础上，引入量子力学原理改进的智能优化算法，具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。将 QPSO 算法应用于 LSTM 网络超参数优化，有望提高 LSTM 模型的预测性能。因此，开展基于 QPSO 优化 LSTM 的风电、负荷时间序列预测研究具有重要的理论和现实意义。

二、相关理论基础

三、基于 QPSO 优化 LSTM 的预测模型

（一）优化目标与参数选择

本研究以预测误差最小化为优化目标，选择 LSTM 网络中对预测性能影响较大的超参数作为 QPSO 算法的优化对象，包括隐藏层神经元数量、学习率、迭代次数、Dropout 层的丢弃率等。通过调整这些超参数，使 LSTM 网络在训练过程中能够更好地拟合风电和负荷时间序列数据，提高预测精度。

（二）QPSO 优化 LSTM 流程

1. 初始化参数：设定 QPSO 算法的参数，如粒子数量、最大迭代次数、收缩 - 扩张系数的初始值和变化范围等；同时确定 LSTM 网络超参数的取值范围。

1. 初始化粒子群：在超参数取值范围内，随机生成 QPSO 算法的粒子群，每个粒子的位置向量对应一组 LSTM 网络的超参数。

1. 构建 LSTM 模型并训练：将每个粒子的位置向量作为 LSTM 网络的超参数，构建 LSTM 模型，使用风电或负荷时间序列训练数据对模型进行训练，并在训练集和验证集上计算预测误差（如均方误差 MSE），将预测误差的倒数作为粒子的适应度值。

1. 更新个体极值和全局极值：比较每个粒子的适应度值与自身历史最优适应度值，更新个体极值；比较所有粒子的适应度值，找出适应度值最优的粒子，更新全局极值。

1. 更新粒子位置：根据 QPSO 算法的位置更新公式，更新粒子的位置，并确保新位置在超参数取值范围内。

1. 判断终止条件：若达到最大迭代次数或满足其他终止条件（如全局极值连续多次未显著变化），停止 QPSO 算法迭代，将全局极值对应的超参数组合作为 LSTM 网络的最优超参数；否则，返回步骤 3。

1. 构建 QPSO - LSTM 预测模型：使用最优超参数构建 LSTM 网络，利用全部训练数据进行训练，得到 QPSO - LSTM 预测模型，用于风电功率和电力负荷的预测。

四、结论

本研究提出基于量子粒子群算法优化 LSTM 的风电、负荷时间序列预测算法，通过 QPSO 算法对 LSTM 网络超参数进行全局寻优，有效提高了 LSTM 模型的预测性能。实验结果表明，QPSO - LSTM 模型在风电功率和电力负荷预测中具有更高的预测精度，相较于传统算法有明显优势。

然而，本研究仍存在一些不足。在数据处理方面，未充分考虑天气、节假日等因素对风电和负荷的影响；在算法优化上，QPSO 算法的参数设置对优化效果有较大影响，目前采用经验设置，未来可进一步研究自适应参数调整策略。后续研究将围绕这些问题展开，进一步完善预测模型，提高预测的准确性和可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李享蔚,郑雅姣.基于量子粒子群算法优化LSTM的短期风电负荷预测模型[J].现代工业经济和信息化, 2024, 14(7):238-239.

[2] 赵丽.基于智能算法的径流预测研究[D].华北水利水电大学,2023.

[3] 李正权,张铭玮,方志豪,等.基于量子粒子群优化的CNN-LSTM水质预测方法[J].中国计量大学学报, 2022, 33(3):8.

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