基于沙猫群优化算法(SCSO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对风电功率的强随机性与非线性导致传统预测模型精度不足的问题，提出基于沙猫群优化算法（SCSO）优化卷积神经网络 - 双向门控循环单元 - 注意力机制（CNN-BiGRU-Attention）的风电功率预测方法。SCSO 模拟沙猫觅食、领地竞争等行为进行全局寻优，对 CNN-BiGRU-Attention 模型的超参数优化。实验表明，该模型在多项指标优于传统模型，能更精准预测风电功率，为电力系统调度与规划提供可靠依据。

关键词

沙猫群优化算法；CNN-BiGRU-Attention；风电功率预测；超参数优化；时间序列预测

一、引言

随着全球能源结构向清洁能源转型，风电作为重要可再生能源，装机容量持续增长 。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等自然因素影响，呈现出高度的随机性、波动性和非线性特征，给准确预测带来巨大挑战 。精准的风电功率预测有助于电力系统合理安排发电计划、优化资源配置、提高电网运行稳定性与经济性，是风电大规模接入和高效利用的关键技术之一。

深度学习凭借强大的特征提取与非线性拟合能力，在风电功率预测领域展现出良好应用前景。其中，CNN-BiGRU-Attention 模型融合了卷积神经网络（CNN）局部特征提取优势、双向门控循环单元（BiGRU）对时间序列长短期依赖关系的处理能力，以及注意力机制（Attention）对关键信息的聚焦能力，能够有效处理风电功率时间序列数据 。但该模型的性能高度依赖超参数设置，传统经验设定或随机搜索难以获取最优参数组合，易使模型陷入局部最优，限制预测精度提升。

沙猫群优化算法（SCSO）是一种新兴智能优化算法，通过模拟沙猫在沙漠环境中的觅食、领地竞争等行为，在搜索空间中进行高效全局寻优 。将 SCSO 应用于 CNN-BiGRU-Attention 模型超参数优化，有望充分发挥两者优势，提高风电功率预测准确性。因此，开展基于 SCSO 优化 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测研究具有重要理论价值与现实意义。

二、相关理论基础

（一）CNN-BiGRU-Attention 模型

1. 卷积神经网络（CNN）：CNN 通过卷积层与池化层对数据进行特征提取与降维。卷积层利用卷积核在数据上滑动，提取风电功率数据的局部特征，如短时间内功率变化趋势、波动特征等；池化层对卷积层输出进行下采样，减少计算量并防止过拟合 。

1. 双向门控循环单元（BiGRU）：BiGRU 由正向和反向两个 GRU 组成，能同时从过去和未来两个方向处理时间序列数据，有效捕捉风电功率序列的长短期依赖关系。GRU 通过重置门和更新门控制信息流动，解决传统 RNN 梯度消失问题，使模型更好学习风电功率时间序列特征 。

1. 注意力机制（Attention）：注意力机制使模型自动聚焦输入数据关键信息。在风电功率预测中，不同时刻数据对预测结果贡献不同，注意力机制通过计算各时刻数据权重，增强模型对重要信息学习能力，提升预测性能 。

三、基于 SCSO 优化的 CNN-BiGRU-Attention 风电功率预测模型

（一）优化目标与参数选择

以预测误差最小化为优化目标，选取对 CNN-BiGRU-Attention 模型性能影响关键的超参数作为 SCSO 优化对象，包括 CNN 卷积核数量、卷积核大小、BiGRU 隐藏层神经元数量、学习率、注意力机制权重系数等 。通过优化这些参数，使模型更好适应风电功率数据特征，提高预测精度。

（二）SCSO 优化 CNN-BiGRU-Attention 流程

1. 参数初始化：设定 SCSO 算法参数，如沙猫种群数量、最大迭代次数、觅食者比例、守护者比例、竞争者比例等；确定 CNN-BiGRU-Attention 模型超参数取值范围 。

1. 初始化沙猫种群：在超参数取值范围内，随机生成沙猫种群，每个沙猫位置向量对应一组 CNN-BiGRU-Attention 模型超参数。

1. 构建模型并训练：将沙猫位置向量作为 CNN-BiGRU-Attention 模型超参数构建模型，使用风电功率训练数据训练，并在验证集计算预测误差（如均方误差 MSE），将误差作为沙猫适应度值 。

1. 更新沙猫位置：依据觅食、守护、竞争行为公式，更新沙猫位置，确保新位置在超参数取值范围内。

1. 更新个体与全局最优位置：比较沙猫适应度值与自身历史最优适应度，更新个体最优位置；比较所有沙猫适应度值，更新全局最优位置 。

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（如全局最优位置连续多次未显著变化），停止 SCSO 迭代，将全局最优位置对应超参数组合作为 CNN-BiGRU-Attention 模型最优超参数；否则返回步骤 3 。

1. 构建优化后预测模型：用最优超参数构建 CNN-BiGRU-Attention 模型，利用全部训练数据训练，得到基于 SCSO 优化的风电功率预测模型。

四、结论

本研究提出基于沙猫群优化算法优化 CNN-BiGRU-Attention 的风电功率预测模型，SCSO 对模型超参数优化显著提升预测性能。实验证明，该模型在预测精度优于传统及其他优化模型，为风电功率预测提供新有效方法。

但研究存在不足，数据处理未充分考虑地形地貌、大气湍流等影响因素；SCSO 参数设置影响优化效果，目前经验设定。未来可拓展模型纳入更多影响因素，研究 SCSO 自适应参数调整策略，进一步提高预测准确性与可靠性 。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 蒋开正,吕丽平.改进沙猫群优化算法优化堆叠降噪自动编码器的发动机故障诊断[J].机械设计, 2023, 40(8):56-62.

[2] 李淑敏,冯丽云,陈海涛.基于改进沙猫群算法的水库群防洪优化调度研究[J].中国农村水利水电, 2024(12):43-51.

[3] 沈天行,秦华旺.基于改进沙猫群优化算法优化CatBoost模型的气温和风速偏差订正[J].科学技术与工程, 2024, 24(34):14716-14725.

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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|GCN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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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