【JCR一区级】Matlab实现白鹭群优化算法ESOA-Transformer-GRU负荷数据回归预测算法研究

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

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🔥 内容介绍

随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，电力负荷预测的准确性对于保证电力系统安全稳定运行和提高能源利用效率至关重要。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，但仍然面临着数据特征提取不充分、模型训练效率低下以及泛化能力不足等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于白鹭群优化算法 (ESOA) 优化的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法 (ESOA-Transformer-GRU)。该算法首先利用 Transformer 模型对原始负荷数据进行多尺度特征提取，有效地捕获数据中的时间序列特征和季节性特征。然后，利用 GRU 模型对 Transformer 的输出进行时间序列建模，进一步提升预测精度。最后，利用 ESOA 算法对模型参数进行优化，提高模型的泛化能力和预测精度。本文在实际电力负荷数据集上进行了实验验证，结果表明 ESOA-Transformer-GRU 算法在预测精度和模型泛化能力方面均优于传统的回归模型和深度学习模型，具有一定的应用价值。

关键词：电力负荷预测；白鹭群优化算法；Transformer；GRU；深度学习

1. 引言

电力负荷预测是电力系统管理的关键环节，其准确性直接影响着电力系统的安全稳定运行和经济效益。随着智能电网和分布式能源的快速发展，电力系统负荷呈现出越来越复杂的特征，传统方法难以满足精确预测的需求。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征提取能力和非线性映射能力，在电力负荷预测领域得到了广泛应用，并取得了一定的成果。然而，现有的深度学习模型仍然存在以下不足：

**特征提取不足：**传统的深度学习模型往往只考虑时间序列特征，忽略了电力负荷数据的空间特征、季节性特征等重要信息。
**模型训练效率低下：**深度学习模型通常需要大量的训练数据和较长的训练时间，难以满足实时预测的要求。
**泛化能力不足：**深度学习模型容易过拟合训练数据，导致其泛化能力较差，无法有效预测未知负荷数据。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于白鹭群优化算法 (ESOA) 优化的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法 (ESOA-Transformer-GRU)。该算法利用 Transformer 模型强大的特征提取能力，有效地捕获数据中的时间序列特征、季节性特征等多尺度特征，并利用 GRU 模型对 Transformer 的输出进行时间序列建模，进一步提升预测精度。同时，利用 ESOA 算法对模型参数进行优化，提高模型的泛化能力和预测精度。

2. 相关工作

近年来，电力负荷预测领域涌现了许多基于深度学习的预测算法，主要包括：

**循环神经网络 (RNN)：**RNN 能够有效地处理时间序列数据，但其存在梯度消失和记忆能力不足的问题。
**长短期记忆网络 (LSTM)：**LSTM 在 RNN 的基础上引入了门控机制，解决了梯度消失问题，提升了模型的记忆能力。
**门控循环单元 (GRU)：**GRU 是 LSTM 的简化版本，保留了 LSTM 的优势，同时降低了计算复杂度。
**卷积神经网络 (CNN)：**CNN 擅长提取空间特征，能够有效地处理图像数据，但其在时间序列数据处理方面存在局限性。
**Transformer：**Transformer 是近年来提出的新型神经网络结构，其基于注意力机制，能够有效地提取数据中的全局特征，并展现出优秀的并行计算能力。

现有的深度学习模型大多采用单一模型进行负荷预测，难以充分利用数据的不同特征。本文提出将 Transformer 和 GRU 结合，利用 Transformer 的特征提取能力和 GRU 的时间序列建模能力，提升预测精度。

3. ESOA-Transformer-GRU 算法

ESOA-Transformer-GRU 算法包含以下三个主要部分：

Transformer 模型: 用于提取负荷数据的多尺度特征。
GRU 模型: 用于对 Transformer 的输出进行时间序列建模。
ESOA 算法: 用于优化模型参数，提高模型的泛化能力和预测精度。

3.1 Transformer 模型

Transformer 模型的核心是自注意力机制，它能够通过计算不同词之间的关联度来学习词语之间的依赖关系。在负荷预测中，Transformer 模型可以将不同时间点的负荷数据作为输入，通过自注意力机制来学习时间序列特征和季节性特征。Transformer 模型的具体结构包括编码器和解码器，其中编码器负责提取特征，解码器负责预测。

3.2 GRU 模型

GRU 模型是一种循环神经网络，它在 LSTM 模型的基础上简化了结构，降低了计算复杂度。GRU 模型包含更新门和重置门，用于控制信息的传递和更新。在负荷预测中，GRU 模型可以将 Transformer 模型的输出作为输入，对负荷数据进行时间序列建模，并预测未来负荷值。

3.3 ESOA 算法

ESOA 算法是一种基于生物启发的优化算法，它模拟白鹭群的觅食行为，通过个体之间的协作和竞争来找到最优解。ESOA 算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。在负荷预测中，ESOA 算法可以用来优化 Transformer 和 GRU 模型的参数，提升模型的泛化能力和预测精度。

4. 实验结果与分析

本文在实际电力负荷数据集上进行了实验验证，并与传统的回归模型和深度学习模型进行了比较。实验结果表明，ESOA-Transformer-GRU 算法在预测精度和模型泛化能力方面均优于其他模型，具体体现在：

预测精度更高: ESOA-Transformer-GRU 算法的均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 均低于其他模型。
模型泛化能力更强: ESOA-Transformer-GRU 算法在不同数据集上的预测性能更加稳定，泛化能力更强。

5. 结论

本文提出了一种基于白鹭群优化算法 (ESOA) 优化的 Transformer-GRU 负荷数据回归预测算法 (ESOA-Transformer-GRU)，该算法能够有效地捕获数据中的时间序列特征、季节性特征等多尺度特征，并通过 ESOA 算法优化模型参数，提升模型的泛化能力和预测精度。实验结果表明，ESOA-Transformer-GRU 算法在预测精度和模型泛化能力方面均优于其他模型，具有一定的应用价值。

6. 未来展望

未来研究可以从以下几个方面进行拓展：