【SCI一区】Matlab实现开普勒优化算法KOA-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测算法研究-优快云博客

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摘要

风电功率预测是风电场高效运行的关键环节。近年来，深度学习模型在风电功率预测领域取得了显著进展，但仍面临着预测精度不足、对复杂风况适应性较差等问题。为了解决上述问题，本文提出了一种基于开普勒优化算法 (KOA) 的卷积神经网络 (CNN)-长短期记忆网络 (LSTM)-注意力机制 (Attention) 风电功率预测模型 (KOA-CNN-LSTM-Attention)。该模型利用 KOA 优化 CNN-LSTM-Attention 模型参数，提高模型预测精度，同时通过注意力机制捕捉风速变化规律，提升模型对复杂风况的适应性。最后，利用真实风电场数据进行实验验证，结果表明，该模型的预测精度明显优于传统的预测模型，具有一定的实用价值。

关键词： 风电功率预测，开普勒优化算法，卷积神经网络，长短期记忆网络，注意力机制

引言

风能作为一种清洁、可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。风电功率预测是风电场高效运行的关键环节，可以为电网调度提供可靠的功率预测信息，提高风电场的经济效益和社会效益。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的风电功率预测模型逐渐成为研究热点，并取得了显著的成果。例如，卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 等深度学习模型已经被广泛应用于风电功率预测，并展现出了优于传统预测模型的预测精度。

然而，现有的深度学习风电功率预测模型仍面临着一些挑战。首先，模型参数的优化问题，现有模型参数通常采用随机初始化或梯度下降法进行优化，容易陷入局部最优解，导致预测精度有限。其次，对复杂风况的适应性问题，现有的模型难以有效捕捉风速变化规律，在复杂风况下预测精度下降明显。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于开普勒优化算法 (KOA) 的 CNN-LSTM-Attention 风电功率预测模型 (KOA-CNN-LSTM-Attention)。该模型结合了 KOA、CNN、LSTM 和 Attention 机制，旨在提高风电功率预测精度，并提升模型对复杂风况的适应性。

1. 模型结构

KOA-CNN-LSTM-Attention 模型结构如图 1 所示。该模型由四部分组成：

输入层： 将历史风速、风向、温度等数据作为模型输入，并对数据进行预处理。
CNN 层： 利用 CNN 提取输入数据中的局部特征，并通过池化层减少数据维度。
LSTM 层： 利用 LSTM 捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并对提取的特征进行编码。
Attention 层： 利用 Attention 机制对 LSTM 层输出的特征进行加权，提取更重要的特征信息，并输出最终的预测结果。

图 1：KOA-CNN-LSTM-Attention 模型结构

2. 开普勒优化算法

KOA 是一种新型的群智能优化算法，其灵感来源于开普勒行星运动定律。KOA 算法通过模拟行星围绕恒星的运动轨迹，来搜索最优解。与其他群智能算法相比，KOA 算法具有以下优点：

全局搜索能力强： KOA 算法的搜索范围广，能够有效避免陷入局部最优解。
收敛速度快： KOA 算法的收敛速度快，能够在较短的时间内找到最优解。
参数设置简单： KOA 算法的参数设置简单，易于实现。

3. 模型训练

模型训练采用 KOA 算法对 CNN-LSTM-Attention 模型参数进行优化。KOA 算法将每个参数看作一颗行星，行星的运动轨迹代表参数的更新方向。通过不断迭代，找到使模型预测误差最小的参数组合。

4. 实验验证

为了验证 KOA-CNN-LSTM-Attention 模型的有效性，本文利用某风电场的真实风电数据进行实验。实验结果表明，与传统的预测模型相比，KOA-CNN-LSTM-Attention 模型的预测精度明显提高。

5. 结论

本文提出了一种基于开普勒优化算法的 CNN-LSTM-Attention 风电功率预测模型 (KOA-CNN-LSTM-Attention)，该模型利用 KOA 优化模型参数，并通过注意力机制捕捉风速变化规律，有效提高了风电功率预测精度。实验结果表明，KOA-CNN-LSTM-Attention 模型具有较高的预测精度，具有一定的实用价值。

展望

未来研究将从以下方面进行改进：