【JCR一区级】Matlab实现鲸鱼优化算法WOA-Transformer-GRU负荷数据回归预测算法研究

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摘要

电力负荷预测是电力系统规划、运行和控制的关键环节。随着电力系统智能化程度不断提升，对负荷预测的准确性和实时性要求越来越高。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法 (WOA) 优化 Transformer-GRU 网络的负荷数据回归预测模型。该模型利用 WOA 算法对 Transformer-GRU 网络的参数进行优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。通过 Matlab 仿真实验验证了该模型在不同负荷数据集上的有效性，结果表明，该模型相比传统的预测模型具有更高的预测精度和鲁棒性，为电力负荷预测提供了一种新的有效方法。

关键词：电力负荷预测；鲸鱼优化算法；Transformer；GRU；回归分析

1. 引言

电力负荷预测是电力系统规划、运行和控制的关键环节，其准确性直接影响电力系统的安全、经济和高效运行。近年来，随着电力系统智能化程度不断提升，对负荷预测的准确性和实时性要求越来越高。传统负荷预测方法主要包括统计方法、人工神经网络方法和灰色预测方法等。然而，这些方法在面对复杂且非线性的电力负荷数据时，预测精度难以满足实际需求。

近年来，深度学习技术在电力负荷预测领域取得了显著进展，其中 Transformer 和 GRU 网络因其强大的特征提取和时间序列建模能力而备受关注。Transformer 网络通过自注意力机制有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，GRU 网络则能够有效地捕捉时间序列数据中的短期依赖关系。然而，现有的基于 Transformer 和 GRU 网络的电力负荷预测模型仍然存在一些问题，例如：

• 训练参数较多，容易陷入局部最优；
• 对不同数据集的泛化能力较差；
• 预测精度有待进一步提升。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于鲸鱼优化算法 (WOA) 优化 Transformer-GRU 网络的电力负荷回归预测模型。该模型利用 WOA 算法对 Transformer-GRU 网络的参数进行优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。

2. 算法原理

2.1 鲸鱼优化算法 (WOA)

鲸鱼优化算法 (WOA) 是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于座头鲸的捕食行为。WOA 算法通过模拟鲸鱼的围捕、螺旋运动和随机搜索等行为来寻找最优解。

2.2 Transformer 网络

Transformer 网络是一种基于自注意力机制的神经网络模型，其核心是自注意力机制。自注意力机制可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，提升模型的预测精度。

2.3 GRU 网络

GRU 网络是一种循环神经网络，其能够有效地捕捉时间序列数据中的短期依赖关系。与传统的循环神经网络相比，GRU 网络具有更少的参数和更快的训练速度。

3. 模型构建

本文提出的 WOA-Transformer-GRU 负荷数据回归预测模型主要包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：对原始负荷数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。
2. 模型训练：利用 WOA 算法对 Transformer-GRU 网络的参数进行优化，训练模型。
3. 负荷预测：利用训练好的模型对未来的负荷数据进行预测。
4. 模型评估：利用预测结果和真实值进行评估，评价模型的性能。

4. 实验结果与分析

本文利用真实的电力负荷数据集对模型进行了仿真实验，并与传统的预测模型进行了对比。结果表明，WOA-Transformer-GRU 模型在不同数据集上的预测精度均高于传统的预测模型，验证了该模型的有效性。

5. 结论

本文提出了一种基于鲸鱼优化算法 (WOA) 优化 Transformer-GRU 网络的负荷数据回归预测模型。该模型通过 WOA 算法对模型参数进行优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型相比传统的预测模型具有更高的预测精度和鲁棒性，为电力负荷预测提供了一种新的有效方法。

6. 未来研究方向

• 将 WOA-Transformer-GRU 模型应用于电力系统其他方面，例如风电功率预测、负荷分配等。
• 进一步研究 WOA 算法的优化策略，提高算法的效率和鲁棒性。
• 研究更有效的特征提取方法，提高模型的预测精度。

⛳️ 运行结果

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