2023中科院1区算法应用豪猪算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CPO-CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布

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本文提出了一种结合豪猪算法优化的CPO-CNN-LSTM-Attention模型，用于风电功率预测，通过CNN提取特征，LSTM捕捉依赖，注意力机制增强精度。实验结果显示，模型在多种风电场数据集上表现优于其他方法，提高了预测准确性和鲁棒性。

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🔥 内容介绍

风电功率预测是风电场安全稳定运行的重要保障。本文提出了一种基于豪猪算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（CPO-CNN-LSTM-Attention）的风电功率预测模型。该模型利用卷积神经网络提取风电功率时间序列数据的局部特征，长短记忆网络捕捉序列数据的长期依赖性，注意力机制增强模型对重要特征的关注度，豪猪算法优化模型超参数以提高预测精度。实验结果表明，所提出的模型在多个真实风电场数据集上的预测性能优于其他先进方法，有效提高了风电功率预测的准确性和鲁棒性。

引言

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键技术，可以为电网调度、风电场维护和能源交易提供决策支持。

近年来，深度学习技术在风电功率预测领域取得了显著进展。卷积神经网络（CNN）擅长提取时序数据的局部特征，长短记忆网络（LSTM）能够捕捉序列数据的长期依赖性。注意力机制可以增强模型对重要特征的关注度，提高预测精度。

方法

本文提出的CPO-CNN-LSTM-Attention模型由以下模块组成：

**卷积神经网络（CNN）：**提取风电功率时间序列数据的局部特征，包括趋势、周期性和季节性。
**长短记忆网络（LSTM）：**捕捉序列数据的长期依赖性，对历史数据进行建模。
**注意力机制：**增强模型对重要特征的关注度，提高预测精度。
**豪猪算法（CPO）：**优化模型超参数，包括学习率、批大小和网络结构。

实验

本文使用多个真实风电场数据集进行实验，包括：

**风电场A：**位于中国华北地区，功率容量为100 MW。
**风电场B：**位于中国华东地区，功率容量为200 MW。
**风电场C：**位于美国中西部地区，功率容量为300 MW。

实验结果表明，CPO-CNN-LSTM-Attention模型在所有数据集上均取得了优异的预测性能。与其他先进方法相比，该模型的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）明显降低。

结论

本文提出的CPO-CNN-LSTM-Attention模型通过结合CNN、LSTM、注意力机制和CPO算法优化，有效提高了风电功率预测精度。该模型具有较高的鲁棒性，能够适应不同风场条件和预测时段。未来，可以进一步探索其他优化算法和特征工程技术，以进一步提高模型性能。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);