JCR一区级 | Matlab实现减法平均优化算法SABO优化Transformer-BiLSTM实现负荷数据回归预测

原创于 2024-07-23 10:36:14 发布 · 807 阅读

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🔥 内容介绍

摘要: 近年来，随着电力系统规模的不断扩大和负荷预测的重要性日益凸显，准确的负荷预测对于电网安全稳定运行至关重要。近年来，深度学习方法，尤其是Transformer和BiLSTM网络，在负荷预测领域展现出强大的能力。然而，传统模型训练过程容易陷入局部最优，预测精度难以进一步提升。本文提出了一种基于减法平均优化算法（SABO）的Transformer-BiLSTM模型，旨在优化网络参数，提升负荷数据回归预测精度。首先，本文详细介绍了Transformer-BiLSTM网络架构，并阐述了SABO算法的基本原理和实现过程。随后，基于Matlab平台，搭建了SABO-Transformer-BiLSTM模型，并利用真实负荷数据进行训练和测试，验证了模型的有效性。实验结果表明，与传统模型相比，SABO-Transformer-BiLSTM模型在预测精度方面取得了显著提升，证明了SABO算法在优化Transformer-BiLSTM网络的有效性。

关键词: 负荷预测，Transformer，BiLSTM，减法平均优化算法，Matlab

1. 引言

电力负荷预测作为电力系统运行和控制的重要环节，对电网安全稳定运行和经济效益具有重要意义。准确的负荷预测可以帮助电网调度部门及时调整发电计划，有效利用能源资源，降低运营成本，并为电力市场提供可靠的预测信息。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在负荷预测领域得到了广泛应用。其中，Transformer和BiLSTM模型因其强大的时间序列建模能力而备受关注。Transformer模型能够有效捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，而BiLSTM模型能够有效提取时间序列数据的特征信息。然而，传统模型训练过程中容易陷入局部最优，预测精度难以进一步提升。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于减法平均优化算法（SABO）的Transformer-BiLSTM模型，旨在优化网络参数，提升负荷数据回归预测精度。SABO算法是一种高效的全局优化算法，能够有效跳出局部最优，找到全局最优解。

2. 负荷预测模型

2.1 Transformer-BiLSTM模型架构

Transformer-BiLSTM模型主要由两个部分组成：Transformer层和BiLSTM层。Transformer层负责捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，而BiLSTM层负责提取时间序列数据的特征信息。

Transformer层: Transformer层由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都包含自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，而前馈神经网络能够有效提取时间序列数据的特征信息。
BiLSTM层: BiLSTM层能够有效提取时间序列数据的特征信息，并通过双向循环神经网络结构，捕捉时间序列数据的前后依赖关系。

2.2 减法平均优化算法 (SABO)

SABO算法是一种基于种群的全局优化算法，其基本思想是通过对多个解进行组合和减法运算来寻找全局最优解。算法的主要步骤如下：

初始化种群: 随机生成一定数量的初始解，构成种群。
减法运算: 对种群中的每个解进行减法运算，得到新的解。
组合运算: 将新的解与种群中的其他解进行组合，得到新的种群。
评价函数: 根据预设的评价函数，评估种群中每个解的优劣。
更新种群: 选择优劣解，更新种群，并重复步骤2-4，直到达到预设的迭代次数或满足终止条件。

3. 模型实现与实验

基于Matlab平台，搭建了SABO-Transformer-BiLSTM模型。首先，利用Matlab的深度学习工具箱，构建了Transformer-BiLSTM网络模型。随后，将SABO算法融入到模型训练过程中，优化网络参数。

4. 结论

本文提出了一种基于减法平均优化算法 (SABO) 的 Transformer-BiLSTM模型，并利用Matlab平台进行了模型搭建和实验。实验结果表明，SABO-Transformer-BiLSTM模型在负荷数据回归预测精度方面取得了显著提升，证明了SABO算法在优化Transformer-BiLSTM网络的有效性。

5. 未来展望

未来研究方向：

探索更多更有效的优化算法，进一步提升模型精度。
研究模型的鲁棒性和泛化能力，提升模型在不同场景下的适应性。
将模型应用于其他时间序列预测任务，例如风电预测、交通流量预测等

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  数据分析num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例outdim = 2;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度