【创新未发表】Matlab实现开普勒优化算法KOA-Kmean-Transformer-BiLSTM负荷预测算法研究

最新推荐文章于 2025-03-14 11:23:02 发布

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摘要

电力负荷预测是电力系统运行和控制的重要环节，准确预测电力负荷对提高系统可靠性、经济性和安全性至关重要。随着电力系统结构日益复杂、负荷特征越来越复杂，传统预测方法难以满足实际需求。近年来，基于机器学习的负荷预测方法得到了广泛关注，但其性能受制于算法选择、特征提取和模型参数优化等因素。

本文提出了一种基于开普勒优化算法 (KOA) 优化的 K-means 聚类、Transformer 和双向长短期记忆网络 (BiLSTM) 结合的负荷预测算法，并使用 Matlab 进行实现。该算法利用 KOA 优化模型参数，提高预测精度和泛化能力。

1. 算法概述

1.1 数据预处理: 对原始负荷数据进行清洗、缺失值填充和归一化处理。

1.2 K-means 聚类: 将原始负荷数据划分成多个子集，每个子集代表不同的负荷模式，例如工作日、周末、节假日等。

1.3 Transformer: 利用 Transformer 网络提取每个子集中时间序列的特征，并将其作为 BiLSTM 网络的输入。Transformer 能够有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，提升特征提取能力。

1.4 BiLSTM: 使用双向长短期记忆网络 (BiLSTM) 模型进行负荷预测。BiLSTM 能够捕捉时间序列数据的双向信息，提高模型的预测精度。

1.5 KOA 优化: 使用开普勒优化算法 (KOA) 优化模型参数，包括 K-means 聚类的聚类中心、Transformer 网络的超参数和 BiLSTM 网络的权重。KOA 是一种新型的元启发式优化算法，具有快速收敛、全局搜索能力强等优点，能够有效地优化模型参数，提高预测精度。

2. Matlab 实现

本文使用 Matlab 对 KOA-Kmean-Transformer-BiLSTM 算法进行实现。具体步骤如下：

2.1 数据加载: 使用 Matlab 读取负荷数据并进行预处理。

2.2 K-means 聚类: 使用 Matlab 内置的 kmeans 函数进行 K-means 聚类，并根据实际情况选择合适的聚类数量。

2.3 Transformer 网络搭建: 使用 Matlab Deep Learning Toolbox 中的 transformerLayer 函数构建 Transformer 网络，并设定合适的超参数。

2.4 BiLSTM 网络搭建: 使用 Matlab Deep Learning Toolbox 中的 lstmLayer 函数构建 BiLSTM 网络，并设定合适的权重。

2.5 KOA 优化: 使用 Matlab 自行编写的 KOA 算法代码优化模型参数。

2.6 模型训练和预测: 使用 Matlab 内置的 trainNetwork 和 predict 函数进行模型训练和预测。

3. 实验结果与分析

本文使用真实电力负荷数据进行实验，并将 KOA-Kmean-Transformer-BiLSTM 算法与其他常见预测方法进行比较，例如 ARIMA、SVM、LSTM 等。实验结果表明，KOA-Kmean-Transformer-BiLSTM 算法在预测精度和泛化能力方面均优于其他方法，能够有效地预测电力负荷。

4. 结论

本文提出了一种基于 KOA 优化的 K-means 聚类、Transformer 和 BiLSTM 结合的负荷预测算法，并使用 Matlab 进行实现。该算法能够有效地提取负荷数据的特征，并利用 KOA 优化模型参数，提高预测精度和泛化能力。实验结果表明，该算法具有较好的预测性能，为电力负荷预测提供了一种新的方法。

5. 未来工作

未来工作将主要集中在以下方面：