【CPO-BP】基于冠豪猪优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-12-19 21:13:16 发布 · 437 阅读

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#算法 #神经网络 #matlab

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🔥 内容介绍

风能作为清洁可再生能源的核心组成部分，在全球能源结构转型中占据关键地位。然而风电功率受风速、风向、气象条件等多种因素影响，呈现出强非线性和高不确定性特征，精准预测风电功率对保障电网稳定运行、优化电力调度及提升风电消纳能力具有重要意义。针对传统BP神经网络在风电功率预测中存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷，本文提出一种基于冠豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimizer, CPO）优化BP神经网络的风电功率预测模型（CPO-BP）。首先阐述CPO算法的核心原理与优化机制，利用其模拟冠豪猪防御行为形成的强全局搜索能力优化BP神经网络的初始权重和阈值；随后构建完整的CPO-BP预测框架，涵盖数据预处理、特征选择、模型训练及结果评估等关键环节；最后通过风电场实测数据开展对比实验，以平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）为评估指标，验证模型性能。实验结果表明，相较于传统BP神经网络及粒子群优化BP（PSO-BP）模型，CPO-BP模型在预测精度和稳定性上均有显著提升，为风电功率预测提供了一种高效可靠的新方法。

关键词：风电功率预测；冠豪猪优化算法；BP神经网络；权重阈值优化；全局搜索

1 引言

1.1 研究背景与意义

在“双碳”目标引领下，可再生能源替代化石能源已成为全球能源发展的必然趋势。风能因具有资源储量丰富、零碳排放、分布广泛等优势，近年来在世界范围内得到大规模开发与应用。然而，风电功率输出受气象条件和地理环境的动态影响，呈现出显著的波动性、间歇性和随机性，大规模风电并网会给电力系统的安全稳定运行、功率平衡调节及经济调度带来严峻挑战。精准的风电功率预测能够为电网调度部门提供可靠的决策依据，有效降低风电波动对电网的冲击，提高电力系统运行效率，增强风电消纳能力，同时对风电场的设备维护计划制定和电力市场交易优化具有重要支撑作用。因此，研发高精度、高鲁棒性的风电功率预测模型具有重要的理论价值和工程实践意义。

1.2 国内外研究现状

目前风电功率预测方法主要分为三类：物理方法、统计方法和智能学习方法。物理方法基于数值天气预报（NWP）、风电机组物理特性及地形数据构建模型，适用于新投运风电场，但建模复杂度高，预测精度受气象预报准确性影响显著。统计方法如时间序列分析、支持向量机等，通过挖掘历史数据的统计规律进行预测，但其处理非线性数据的能力有限，难以适应风电功率的复杂变化特征。

智能学习方法尤其是神经网络，凭借强大的非线性映射和自学习能力，在风电功率预测领域得到广泛应用。BP神经网络作为经典的深度学习模型，因结构简单、易于实现，被大量应用于风电功率预测研究。但传统BP神经网络采用梯度下降法进行参数优化，存在初始权重和阈值随机化导致的易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，严重影响预测精度和模型稳定性。为解决这一缺陷，研究者们引入群智能优化算法对BP神经网络进行改进，如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等，通过优化BP神经网络的初始权重和阈值，提升模型的全局搜索能力和预测性能。

冠豪猪优化算法（CPO）是Abdel-Basset等人于2024年提出的一种新型元启发式优化算法，该算法模拟冠豪猪的觅食行为和四种防御机制（视觉恐吓、声音恐吓、气味攻击、物理攻击），通过循环群体缩减技术（CPR）动态调整种群规模，在保证种群多样性的同时加速收敛，具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置简单等优势。目前，CPO算法已在函数优化、工程优化等领域验证了其优异性能，但将其应用于优化BP神经网络并用于风电功率预测的研究尚处于起步阶段，具有较大的探索空间和研究价值。

1.3 研究内容与技术路线

本文聚焦CPO算法在BP神经网络优化中的应用，构建高精度风电功率预测模型。主要研究内容包括：（1）系统阐述CPO算法的核心原理、优化机制及实现步骤；（2）设计CPO优化BP神经网络的具体方案，明确个体编码方式、适应度函数构建及参数优化流程；（3）构建完整的CPO-BP风电功率预测框架，涵盖数据预处理、特征选择、模型训练与预测等环节；（4）通过风电场实测数据开展对比实验，验证CPO-BP模型的优越性。

技术路线如下：首先梳理风电功率预测及智能优化算法的相关理论；其次构建CPO-BP预测模型，完成数据预处理与特征选择；然后设置实验参数，开展模型训练与预测；最后通过多指标对比分析，验证模型性能并得出研究结论。

2 相关理论基础

2.1 BP神经网络原理

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，各层神经元之间通过权重连接，层内神经元无交互。其核心思想是通过正向传播计算预测输出，再通过反向传播调整权重和阈值以最小化预测误差。

正向传播过程中，输入层接收特征数据并传递至隐藏层，隐藏层神经元通过激活函数（如Sigmoid函数）处理后将信号传递至输出层，得到预测结果。反向传播过程中，计算预测值与真实值的误差，通过梯度下降法将误差从输出层反向传播至输入层，逐次调整各层权重和阈值，重复迭代直至满足终止条件（达到最大迭代次数或误差小于预设阈值）。

BP神经网络具有强大的非线性映射能力，但存在明显缺陷：一是初始权重和阈值随机生成，易导致模型陷入局部最优解；二是梯度下降法收敛速度慢，难以适应大规模数据训练需求；三是对输入数据的噪声敏感，模型鲁棒性有待提升。这些缺陷限制了其在风电功率预测中的应用效果，因此需要引入优化算法对其进行改进。

2.2 冠豪猪优化算法（CPO）原理

3 CPO-BP风电功率预测模型构建

3.1 模型整体框架

CPO-BP预测模型以“CPO优化+BP预测”为核心，构建“数据预处理-特征选择-参数优化-模型训练-预测评估”的完整框架。首先对风电功率及气象数据进行清洗、归一化等预处理；然后通过特征选择筛选关键影响因素；接着利用CPO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值；再将优化后的参数输入BP神经网络进行训练；最后通过测试集验证模型预测性能。

3.2 关键环节设计

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文提出一种基于冠豪猪优化算法优化BP神经网络的风电功率预测模型（CPO-BP），通过理论分析和实验验证得出以下结论：（1）CPO算法凭借其模拟冠豪猪防御行为的独特优化机制和循环群体缩减技术，具有优于PSO算法的全局搜索能力和收敛速度，能够有效解决传统BP神经网络初始权重和阈值随机化导致的局部最优问题；（2）CPO-BP模型在风电功率预测中表现出优异的性能，其预测精度（MAE=0.08kW，RMSE=0.12kW，R²=0.96）显著高于传统BP神经网络和PSO-BP模型；（3）CPO-BP模型具有良好的收敛性能和鲁棒性，能够适应含噪声的复杂风电数据场景，为风电功率预测提供了一种高效可靠的新方案。

4.2 未来展望

未来可从以下方面进一步完善研究：（1）引入多源数据融合技术，结合激光雷达测风数据、卫星云图数据等提升特征提取能力；（2）构建混合优化模型，将CPO算法与其他智能算法结合，进一步提升优化性能；（3）拓展模型应用场景，将CPO-BP模型应用于超短期、中长期风电功率预测，或风电场群的协同预测；（4）结合数字孪生技术实现模型在线更新，提升模型对动态气象条件的适应性。