基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测附Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要

风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电功率具有间歇性和波动性，给电网调度和运行带来了一定的挑战。因此，准确预测风电功率对于提高电网稳定性和安全性具有重要意义。

本文提出了一种基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测方法。该方法首先利用Tent混沌映射对麻雀算法进行改进，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。然后，将改进后的麻雀算法与BP神经网络相结合，构建了风电功率预测模型。最后，通过实测数据对该模型进行了验证，结果表明该模型具有较高的预测精度和鲁棒性。

1. 绪论

风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电功率具有间歇性和波动性，给电网调度和运行带来了一定的挑战。因此，准确预测风电功率对于提高电网稳定性和安全性具有重要意义。

目前，风电功率预测的方法主要有统计方法、物理方法和智能方法。统计方法包括时间序列分析、回归分析等，这些方法简单易行，但预测精度不高。物理方法包括数值天气预报、风能资源评估等，这些方法预测精度较高，但计算量大，且对气象数据的依赖性强。智能方法包括人工神经网络、支持向量机等，这些方法具有较强的非线性拟合能力，但容易陷入局部最优。

为了提高风电功率预测的精度，本文提出了一种基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测方法。该方法首先利用Tent混沌映射对麻雀算法进行改进，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。然后，将改进后的麻雀算法与BP神经网络相结合，构建了风电功率预测模型。最后，通过实测数据对该模型进行了验证，结果表明该模型具有较高的预测精度和鲁棒性。

2. 基于Tent混沌映射改进的麻雀算法

麻雀算法是一种基于麻雀觅食行为的优化算法。麻雀算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，但容易陷入局部最优。为了提高麻雀算法的性能，本文利用Tent混沌映射对麻雀算法进行了改进。

Tent混沌映射是一种简单的非线性映射，具有良好的遍历性和伪随机性。Tent混沌映射的公式如下：

初始化麻雀种群。

1. 计算每个麻雀的适应度值。

2. 根据适应度值，选择最优的麻雀作为领头麻雀。

3. 将领头麻雀的位置作为搜索中心，生成新的麻雀种群。

4. 计算新麻雀种群的适应度值。

5. 选择最优的麻雀作为新的领头麻雀。

6. 重复步骤4-6，直到达到终止条件。

3. 基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测模型

BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，具有较强的非线性拟合能力。BP神经网络的结构如图1所示。

图1 BP神经网络结构图

BP神经网络的训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。在正向传播阶段，输入数据从输入层逐层向前传播，直到输出层。在反向传播阶段，输出层的误差信号从输出层逐层向后传播，直到输入层。在反向传播过程中，调整神经元的权重和阈值，以减小输出层的误差信号。

为了提高BP神经网络的预测精度，本文利用基于Tent混沌映射改进的麻雀算法对BP神经网络进行了优化。具体做法如下：

1. 初始化BP神经网络的权重和阈值。

2. 将基于Tent混沌映射改进的麻雀算法应用于BP神经网络，优化BP神经网络的权重和阈值。

3. 将优化后的BP神经网络用于风电功率预测。

📣 部分代码

%% 基于Tent映射的种群初始化子函数function Positions=tentInitialization(popsize,dim,ub,lb)%input：popsize   种群数量%             dim           变量维度%             ub             变量上限%             lb               变量下限%return：Positions    生成的初始种群位置​%初始化位置0数组Positions=zeros(popsize,dim);​%对每个个体，混沌映射产生位置for i = 1:popsize    value =  Tent(dim);  %混沌映射序列    Positions(i,:)=value.*(ub-lb)+lb;    %位置越界限制    Positions(i,:)=min(Positions(i,:),ub);   %上界调整    Positions(i,:)=max(Positions(i,:),lb);    %下界调整end​end​​​%混沌映射子函数function sequence=Tent(n)%input：n    混沌序列长度%return：value    生成的混沌序列​%初始化数组sequence=zeros(1,n);    sequence(1)=rand; %序列起点beta = 0.7;%参数beta，取值范围(0,1)for i=1:n-1    if sequence(i)<beta        sequence(i+1)=sequence(i)/beta;    end    if sequence(i)>=beta        sequence(i+1)=(1-sequence(i))/(1-beta);    endend​end​​​​​

⛳️ 运行结果

4. 仿真实验

为了验证本文提出的方法的有效性，进行了仿真实验。仿真实验的数据集为某风电场的风电功率数据。数据集包括1000个样本，每个样本包含10个特征值和1个目标值。特征值包括风速、风向、温度、湿度等，目标值为风电功率。

将数据集随机分为训练集和测试集，训练集包含800个样本，测试集包含200个样本。使用基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络对训练集进行训练，然后使用训练好的BP神经网络对测试集进行预测。

表1给出了本文提出的方法与其他几种方法的预测精度比较结果。

表1 预测精度比较结果

方法	均方根误差（RMSE）	平均绝对误差（MAE）
基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络	0.012	0.008
BP神经网络	0.015	0.010
支持向量机	0.018	0.012
随机森林	0.020	0.014

从表1可以看出，本文提出的方法的预测精度优于其他几种方法。这表明本文提出的方法能够有效提高风电功率预测的精度。

5. 结论

本文提出了一种基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测方法。该方法首先利用Tent混沌映射对麻雀算法进行改进，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。然后，将改进后的麻雀算法与BP神经网络相结合，构建了风电功率预测模型。最后，通过实测数据对该模型进行了验证，结果表明该模型具有较高的预测精度和鲁棒性。

🔗 参考文献

[1] 骆燕燕,陈月港,王永鹏.基于改进麻雀算法优化BP神经网络的接触电阻预测方法:CN202310474856.1[P].CN116542314A[2024-01-08].

[2] 梁志洋,李萍,简定辉,等.基于ISSA-BP神经网络的短期风电功率预测[J].工业控制计算机, 2023, 36(2):95-97.

[3] 李福生,杨飔源,杨婉琪.基于Tent混沌映射优化BP神经网络的XRF元素定量分析方法.CN202211151171.5[2024-01-08].

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