【风电预测】基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络POA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码-优快云博客

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本文提出了一种结合卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制的风电功率预测模型，利用鹈鹕算法优化超参数，实现在风电场数据上的高精度预测。模型在实际应用中表现出优越的预测性能和鲁棒性，为风电场运营和电网调度提供有力支持。

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🔥 内容介绍

风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要基础。本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（POA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型利用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，长短记忆网络捕捉序列数据的长期依赖关系，注意力机制增强模型对重要特征的关注。鹈鹕算法优化模型超参数，提高预测精度。

模型结构

POA-CNN-LSTM-Attention模型由以下部分组成：

**卷积神经网络（CNN）：**提取风电功率时序数据的局部特征。
**长短记忆网络（LSTM）：**捕捉序列数据的长期依赖关系。
**注意力机制：**增强模型对重要特征的关注。
**鹈鹕算法优化：**优化模型超参数，包括学习率、层数和节点数。

实验结果

本文在真实风电场数据集上对POA-CNN-LSTM-Attention模型进行评估。实验结果表明，该模型在预测精度、鲁棒性和泛化能力方面均优于其他对比模型。

结论

POA-CNN-LSTM-Attention模型是一种有效的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型利用卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制的优势，提高了预测精度。鹈鹕算法优化模型超参数，进一步提升了模型性能。该模型可为风电场优化运行和电网调度提供可靠的预测结果。在实际风电场数据集上进行实验，POA-CNN-LSTM-Attention 方法与其他预测方法进行比较。结果表明，POA-CNN-LSTM-Attention 方法具有更高的预测精度和鲁棒性。

结论

本文提出的 POA-CNN-LSTM-Attention 方法将鹈鹕算法优化与 CNN-LSTM-Attention 模型相结合，有效提高了风电功率预测精度。该方法为风电场运营和电网调度提供了可靠的预测依据。

📣 部分代码

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