【风电预测】基于侏儒猫鼬优化算法DMO优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测附matlab代码

最新推荐文章于 2025-02-27 15:55:02 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-27 15:55:02 发布 · 953 阅读

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🔥 内容介绍

**摘要：**风电功率预测对于提高风电场运行效率、稳定电力系统运行至关重要。近年来，深度学习技术在风电功率预测领域展现出巨大潜力。本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法DMO优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention模型，用于实现风电功率预测。该模型通过卷积神经网络提取风电功率时间序列特征，利用长短记忆网络捕捉时间序列的长期依赖关系，并引入注意力机制来关注关键时间信息，最终实现更精准的风电功率预测。通过对真实风电数据的实验验证，结果表明该模型在预测精度和稳定性方面优于传统的预测方法。

**关键词：**风电功率预测，侏儒猫鼬优化算法，卷积神经网络，长短记忆网络，注意力机制

引言

近年来，随着全球能源结构调整和绿色环保理念的深入发展，风力发电作为一种清洁、可再生能源，在全球能源体系中扮演着越来越重要的角色。然而，风能具有间歇性和波动性，使得风电功率预测成为提高风电场运行效率、稳定电力系统运行的关键技术。

传统的风电功率预测方法主要依赖于统计模型和物理模型，这些方法往往受限于数据量和模型复杂度的限制，难以有效捕捉风电功率时间序列的复杂变化特征。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征学习能力，在风电功率预测领域展现出巨大潜力。

模型介绍

本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法DMO优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention模型，用于实现风电功率预测。该模型的结构如图1所示：

图1 模型结构图

1. 数据预处理

首先对原始风电功率数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等，以提高模型训练效率和预测精度。

2. 卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络 (CNN) 能够提取风电功率时间序列的局部特征，例如风速、风向等，并通过卷积操作提取特征图。

3. 长短记忆网络 (LSTM)

长短记忆网络 (LSTM) 能够捕捉时间序列的长期依赖关系，例如历史风电功率数据对当前预测的影响，并通过门控机制有效地解决梯度消失问题。

4. 注意力机制 (Attention)

注意力机制能够关注关键时间信息，例如最近一段时间的风电功率变化，并将其赋予更高的权重，以提高预测精度。

5. 侏儒猫鼬优化算法 (DMO)

侏儒猫鼬优化算法 (DMO) 是一种新型的元启发式优化算法，能够有效地优化模型参数，提高模型性能。

结论

本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法DMO优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention模型，用于实现风电功率预测。该模型充分利用了深度学习技术的优势，有效地捕捉了风电功率时间序列的复杂变化特征，并通过DMO算法优化模型参数，提高了预测精度和稳定性。实验结果表明，该模型在风电功率预测方面取得了良好的效果，为提高风电场运行效率和稳定电力系统运行提供了新的技术手段。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [grad_b, grad_W] = ComputeGradsNumSlow(X, Y, W, b, lambda, h)no = size(W, 1);d = size(X, 1);grad_W = zeros(size(W));grad_b = zeros(no, 1);for i=1:length(b)    b_try = b;    b_try(i) = b_try(i) - h;    c1 = ComputeCost(X, Y, W, b_try, lambda);    b_try = b;    b_try(i) = b_try(i) + h;    c2 = ComputeCost(X, Y, W, b_try, lambda);    grad_b(i) = (c2-c1) / (2*h);endfor i=1:numel(W)        W_try = W;    W_try(i) = W_try(i) - h;    c1 = ComputeCost(X, Y, W_try, b, lambda);        W_try = W;    W_try(i) = W_try(i) + h;    c2 = ComputeCost(X, Y, W_try, b, lambda);        grad_W(i) = (c2-c1) / (2*h);end