【JCR一区级】Matlab实现白冠鸡优化算法COOT-Transformer-GRU负荷数据回归预测算法研究-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要：随着电力系统规模的不断扩大和智能电网建设的推进，准确预测负荷数据对于电力系统的安全稳定运行至关重要。近年来，深度学习技术在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。然而，现有方法普遍存在模型参数难以优化和预测精度不足的问题。针对此问题，本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法 (COOT-Transformer-GRU)。该算法利用 COOT 算法对 Transformer 和 GRU 网络的超参数进行优化，以提高模型的预测精度。通过对实际电力负荷数据的仿真实验，结果表明，COOT-Transformer-GRU 算法在预测精度和收敛速度方面均优于传统方法，具有较好的实用价值。

关键词：负荷预测；Transformer；GRU；白冠鸡优化算法；回归

1. 引言

电力负荷预测是电力系统运行调度、电力市场交易和电力设备规划的重要基础。准确的负荷预测能够有效降低运营成本、提高电力系统效率，并为电力系统安全稳定运行提供保障。随着智能电网的快速发展，电力负荷数据的复杂性不断增加，传统的预测方法难以满足实际需求。深度学习技术凭借其强大的非线性建模能力，近年来在负荷预测领域取得了显著进展。

Transformer 和 GRU 网络是两种典型的深度学习模型，其在时间序列数据建模方面具有独特的优势。Transformer 网络通过自注意力机制，可以有效捕获时间序列数据中的长程依赖关系，而 GRU 网络则擅长处理序列数据中的时序特征。然而，现有基于 Transformer 和 GRU 的负荷预测方法普遍存在模型参数难以优化和预测精度不足的问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法 (COOT-Transformer-GRU)。该算法利用 COOT 算法对 Transformer 和 GRU 网络的超参数进行优化，以提高模型的预测精度。COOT 算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于白冠鸡的觅食行为，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效解决传统优化算法易陷入局部最优的问题。

本文的主要贡献如下：

提出了基于 COOT 算法的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法，有效解决了模型参数难以优化的问题。
通过对实际电力负荷数据的仿真实验，验证了 COOT-Transformer-GRU 算法的有效性和优越性。
本研究为电力负荷预测领域提供了一种新的方法，具有较好的实用价值。

2. 相关工作

近年来，深度学习技术在负荷预测领域得到了广泛应用，涌现出许多优秀的预测方法。例如，文献 [1] 提出了一种基于 LSTM 网络的负荷预测方法，该方法有效利用了时间序列数据中的时序特征。文献 [2] 提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的负荷预测方法，该方法能够提取负荷数据中的空间特征。文献 [3] 提出了一种基于 Transformer 的负荷预测方法，该方法能够有效捕获时间序列数据中的长程依赖关系。

然而，现有的深度学习负荷预测方法普遍存在模型参数难以优化和预测精度不足的问题。为了解决这些问题，学者们提出了多种优化策略，例如遗传算法 (GA) [4]、粒子群优化算法 (PSO) [5] 等。这些方法能够有效优化模型参数，但其优化效率和收敛速度存在一定局限性。

3. 白冠鸡优化算法

白冠鸡优化算法 (COOT) 是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于白冠鸡的觅食行为。白冠鸡在觅食过程中，会根据食物的丰富程度来调整自己的觅食策略，以最大程度地获得食物。COOT 算法模拟了白冠鸡的觅食行为，通过个体之间的相互竞争和合作，来寻找最优解。

COOT 算法的流程如下：

初始化种群。
评估每个个体的适应度值。
更新每个个体的觅食位置。
计算每个个体的适应度值。
判断是否满足终止条件，若满足则输出最优解，否则回到步骤 3。

4. COOT-Transformer-GRU 算法

COOT-Transformer-GRU 算法是一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法。该算法利用 COOT 算法对 Transformer 和 GRU 网络的超参数进行优化，以提高模型的预测精度。

算法流程如下：

数据预处理：对历史负荷数据进行预处理，例如数据清洗、归一化等。
模型构建：构建 Transformer-GRU 网络模型，包括 Transformer 层和 GRU 层。
超参数优化：利用 COOT 算法对 Transformer 和 GRU 网络的超参数进行优化，例如层数、学习率、激活函数等。
模型训练：利用优化后的超参数对模型进行训练。
预测：利用训练好的模型对未来负荷数据进行预测。

5. 仿真实验

为了验证 COOT-Transformer-GRU 算法的有效性，本文利用实际电力负荷数据进行仿真实验。实验数据来自某地区的电力负荷数据，数据包含 2018 年 1 月 1 日至 2022 年 12 月 31 日的电力负荷数据。实验中将数据分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数优化和性能评估。

实验结果表明，COOT-Transformer-GRU 算法在预测精度和收敛速度方面均优于传统方法，如 LSTM、GRU 和 Transformer 算法。

6. 结论

本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法 (COOT-Transformer-GRU)。该算法利用 COOT 算法对 Transformer 和 GRU 网络的超参数进行优化，以提高模型的预测精度。通过对实际电力负荷数据的仿真实验，结果表明，COOT-Transformer-GRU 算法在预测精度和收敛速度方面均优于传统方法，具有较好的实用价值。