【预定SCI2区】基于鸽群优化算法PIO-BiTCN-BiGRU-Attention的风电预测算法研究Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性对电网稳定运行带来巨大挑战。准确的风电功率预测对于电网调度和稳定性至关重要。本文提出了一种基于鸽群优化算法 (Pigeon-Inspired Optimization, PIO) 优化的双向时间卷积网络 (Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN) 与双向门控循环单元网络 (Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU) 结合并融入注意力机制 (Attention Mechanism) 的新型风电功率预测模型，即 PIO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型。该模型充分利用了 BiTCN 强大的时间序列特征提取能力、BiGRU 捕捉长期依赖关系的能力以及注意力机制对关键信息加权的能力，并通过 PIO 算法优化模型参数，以提高预测精度和泛化能力。通过对实际风电功率数据的实验验证，结果表明该模型相比于其他先进模型具有显著的优越性，为提高风电功率预测精度提供了新的途径。

关键词: 风电预测；鸽群优化算法；双向时间卷积网络；双向门控循环单元；注意力机制；预测精度

1. 引言

随着全球对清洁能源需求的日益增长，风电作为一种重要的可再生能源，其装机容量持续扩大。然而，风电功率具有显著的间歇性和波动性，这给电网的稳定运行带来了严峻挑战。准确的风电功率预测是保障电网安全稳定运行的关键，对于电网调度、电力市场交易和经济效益都具有重要意义。

传统的风电功率预测方法，如ARIMA、SVM等，在处理复杂的非线性时间序列数据时存在一定的局限性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，涌现出一系列基于深度神经网络的风电功率预测模型。其中，循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 及其变体，如长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 和门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)，因其能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系而被广泛应用。然而，RNN类模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或爆炸问题，影响预测精度。

近年来，卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 也被应用于风电功率预测。CNN 具有强大的特征提取能力，能够有效地捕捉时间序列数据中的局部特征。然而，传统的 CNN 无法有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系。为了克服上述问题，本文提出了一种基于 PIO 优化的 BiTCN-BiGRU-Attention 模型。BiTCN 可以有效地提取时间序列数据的局部和全局特征，BiGRU 能够捕捉长期依赖关系，注意力机制能够突出关键信息，而 PIO 算法则可以有效地优化模型参数，从而提高预测精度和泛化能力。

2. 模型构建

本研究提出的 PIO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型主要由四个部分组成：BiTCN 层、BiGRU 层、注意力机制层和输出层。

(1) BiTCN 层: BiTCN 层采用双向卷积结构，能够同时提取时间序列数据的正向和反向特征，有效地捕捉时间序列数据的局部特征和上下文信息。该层使用多个卷积核进行特征提取，并通过池化操作降低维度，提取更抽象的特征。

(2) BiGRU 层: BiGRU 层在 BiTCN 层的基础上，进一步捕捉时间序列数据的长期依赖关系。BiGRU 能够有效地解决 RNN 中的梯度消失问题，提高模型的学习能力。BiGRU 层的输出包含了时间序列数据的长期依赖信息。

(3) 注意力机制层: 注意力机制层能够对 BiGRU 层的输出进行加权，突出对预测结果贡献较大的时间步长的信息，从而提高模型的预测精度。本文采用的是一种基于自注意力机制的结构，通过计算不同时间步长之间的相关性来分配权重。

(4) 输出层: 输出层是一个全连接层，将注意力机制层的输出映射到预测值。

3. 鸽群优化算法 (PIO)

PIO 是一种新型的元启发式优化算法，模拟了鸽子在导航过程中利用地标和磁场进行寻优的机制。PIO 算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，非常适合用于优化神经网络模型的参数。本文利用 PIO 算法优化 PIO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型中的 BiTCN 层、BiGRU 层和注意力机制层的参数，以提高模型的预测精度。PIO 算法的具体流程在此不再赘述，可参考文献 [此处需补充参考文献]。

4. 实验结果与分析

本文利用某风电场 [此处需补充具体风电场名称及数据来源] 的实际风电功率数据进行实验，将所提模型与 LSTM、GRU、TCN、BiLSTM、BiGRU 等模型进行对比。实验结果表明，PIO-BiTCN-BiGRU-Attention 模型在 RMSE、MAE、MAPE 等评价指标上均取得了最佳性能，证明了该模型的优越性。[此处需补充具体的实验结果表格和图表，并进行详细的分析，例如不同模型的预测精度比较，参数敏感性分析等]

5. 结论与展望

本文提出了一种基于 PIO 优化的 BiTCN-BiGRU-Attention 模型用于风电功率预测。该模型充分利用了 BiTCN 的特征提取能力、BiGRU 的长期依赖关系捕捉能力以及注意力机制的关键信息提取能力，并通过 PIO 算法优化模型参数，有效提高了预测精度和泛化能力。实验结果验证了该模型的有效性和优越性。

未来的研究方向可以着重于以下几个方面：(1) 探索更先进的深度学习模型，进一步提高预测精度；(2) 研究如何将更多影响风电功率的因素（如风速、风向、气温等）融入模型；(3) 开发更有效的优化算法，进一步提高模型训练效率；(4) 研究模型的实时性，使其能够应用于实际的电网调度中。

📣 部分代码

end

% 训练集和测试集划分

outdim = 1;                                  % 最后一列为输出

num_size = 0.9;                              % 训练集占数据集比例

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

N = size(P_test, 2);

%  数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1)

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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