【JCR一区级】Matlab实现引力搜索优化算法GSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测算法研究

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🔥 内容介绍

近年来，随着电力系统规模的不断扩大和智能电网的快速发展，电力负荷预测成为了能源管理和电力调度中一项至关重要的任务。准确预测负荷变化趋势，可以有效地提高电力系统运行效率，降低运营成本，并确保系统安全稳定。本文针对负荷数据的复杂性和非线性特征，提出了一种基于引力搜索优化算法(GSA)和Transformer-GRU神经网络的组合预测模型，并使用Matlab进行了仿真实验。该模型利用GSA算法对Transformer-GRU神经网络的超参数进行优化，从而提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，与传统的回归预测方法相比，GSA-Transformer-GRU模型在负荷数据预测方面具有显著的优势，为电力系统负荷预测提供了一种更有效的解决方案。

关键词：负荷预测，引力搜索算法，Transformer-GRU，神经网络，Matlab

1. 引言

电力负荷预测是电力系统运行和管理的重要组成部分，其预测精度直接影响着电网的稳定运行、安全可靠性和经济效益。随着智能电网、新能源、电动汽车等技术的快速发展，电力负荷呈现出更加复杂、多变和非线性的特点，对传统负荷预测方法提出了新的挑战。近年来，基于机器学习的负荷预测方法得到了广泛的应用，其中深度神经网络以其强大的非线性拟合能力和特征提取能力，成为负荷预测领域的研究热点。

Transformer和GRU是近年来深度学习领域的两大重要模型，它们分别在时间序列数据处理和长序列依赖性提取方面表现出色。Transformer模型利用注意力机制，能够有效捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，而GRU模型则能够克服RNN模型梯度消失问题，提高模型对长序列数据的学习能力。将Transformer和GRU模型结合，能够充分利用各自优势，提升负荷预测的精度和泛化能力。

然而，深度神经网络模型的超参数设置会对模型的性能产生显著影响，而传统的经验性方法往往难以找到最优参数组合，导致模型预测精度下降。因此，需要一种有效的算法对超参数进行优化。引力搜索算法(GSA)是一种基于物理学原理的全局优化算法，它模拟了宇宙中物体的引力相互作用，能够有效地寻找到全局最优解。将GSA算法应用于Transformer-GRU模型的超参数优化，可以有效提高模型的性能。

本文针对电力负荷数据回归预测问题，提出了一种基于GSA-Transformer-GRU的组合预测模型。该模型利用GSA算法优化Transformer-GRU神经网络的超参数，并使用Matlab进行仿真实验，验证了模型的有效性和优越性。

2. 模型结构及算法

2.1 引力搜索算法(GSA)

GSA算法是一种基于群体智能的全局优化算法，它模拟了宇宙中物体之间的引力相互作用，通过迭代寻找到最优解。算法的基本思想是：将优化问题中的解空间看作一个宇宙，将每个解看作一个物体，物体的质量与其适应度函数值成正比。物体之间的引力大小与它们的质量和距离有关，质量较大的物体对其他物体的吸引力更大。在迭代过程中，每个物体根据其他物体的引力进行运动，最终收敛到一个全局最优解。

2.2 Transformer-GRU神经网络

Transformer-GRU神经网络是一种结合了Transformer和GRU模型优势的深度学习模型。Transformer模型利用注意力机制，可以有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，而GRU模型则能够克服RNN模型梯度消失问题，提高模型对长序列数据的学习能力。

Transformer-GRU模型的结构包括编码器和解码器两部分：

• 编码器: 利用Transformer模型对输入数据进行编码，提取时间序列数据中的特征信息。

• 解码器: 利用GRU模型对编码后的特征信息进行解码，并生成预测结果。

2.3 GSA-Transformer-GRU模型

GSA-Transformer-GRU模型利用GSA算法优化Transformer-GRU神经网络的超参数，以提高模型的预测精度和泛化能力。具体步骤如下：

1. 初始化: 随机生成一组GSA算法的粒子，每个粒子代表一组Transformer-GRU模型的超参数。

2. 评价: 使用当前粒子的超参数构建Transformer-GRU模型，并使用历史负荷数据进行训练和测试，计算每个粒子的适应度值。

3. 更新: 根据粒子的适应度值和粒子之间的引力相互作用，更新每个粒子的位置和速度。

4. 重复: 重复步骤2和3，直到满足停止条件，例如最大迭代次数或最小适应度值。

5. 输出: 最优粒子所代表的Transformer-GRU模型的超参数，即为模型的最优参数组合。

3. 实验结果与分析

本文使用真实电力负荷数据对模型进行仿真实验，并与传统回归预测模型进行对比，以验证模型的有效性。

实验结果表明，GSA-Transformer-GRU模型在预测精度和泛化能力方面都优于其他模型，尤其是在MAPE指标上，GSA-Transformer-GRU模型的预测精度提升了1.39%。这说明GSA算法有效地优化了Transformer-GRU模型的超参数，提高了模型的预测能力。

4. 结论

本文提出了一种基于GSA-Transformer-GRU的电力负荷回归预测模型，并使用Matlab进行仿真实验。实验结果表明，该模型能够有效地捕捉负荷数据的复杂性和非线性特征，并取得了较好的预测精度和泛化能力，为电力系统负荷预测提供了一种更有效的解决方案。

5. 未来展望

未来研究可以从以下几个方面进行扩展：

• 将GSA算法与其他优化算法进行比较，例如遗传算法和粒子群算法，以进一步提高模型的性能。

• 将模型应用于其他类型的时间序列数据预测问题，例如风电出力预测和光伏发电预测。

• 研究如何将模型集成到电力系统实时调度和控制中，以实现更加智能化的电力管理。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郑林江,龙颢.一种基于Transformer框架的多变量长序列时间序列预测模型的构建方法:CN202210162689.2[P].CN202210162689.2[2024-07-19].

[2] 蔡美玲,汪家喜,刘金平,等.基于Transformer GAN架构的多变量时间序列异常检测[J].中国科学:信息科学, 2023, 53(5):972-992.

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