【多变量输入单步预测】基于北方苍鹰算法(NGO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率预测问题，提出基于北方苍鹰算法（NGO）优化 CNN-BiLSTM-Attention 的预测模型。通过整合风速、风向、气温、气压等多变量作为输入，利用 CNN 提取空间特征，BiLSTM 捕获时间序列的双向信息，结合注意力机制聚焦关键特征，再运用 NGO 算法对模型超参数进行优化，提高模型预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在风电功率单步预测中表现优异，为风电并网和电力调度提供有效决策支持。

关键词

北方苍鹰算法；CNN-BiLSTM-Attention；风电功率预测；多变量输入；单步预测

一、引言

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为重要的可再生能源发电方式，装机容量持续扩大。然而，风电功率具有显著的间歇性、波动性和不确定性，这给电力系统的稳定运行、电力调度和市场交易带来巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电力系统更好地平衡供需，降低备用容量需求，提高电网运行的经济性和可靠性。因此，研究高效、准确的风电功率预测方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

传统的风电功率预测方法包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法基于空气动力学原理和风机运行特性建立模型，但需要大量的气象数据和风机参数，计算复杂且模型适应性较差；统计方法如 ARIMA 等，依赖数据的平稳性假设，难以处理风电功率的非线性和非平稳特性；人工智能方法，如神经网络，在处理复杂非线性关系方面表现出色，但传统神经网络存在易陷入局部最优、泛化能力差等问题。卷积神经网络（CNN）能够自动提取数据的局部特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）可以有效捕捉时间序列的双向依赖关系，注意力机制能使模型聚焦于关键信息，三者结合为风电功率预测提供了新途径。此外，北方苍鹰算法（NGO）作为一种新兴的元启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力，可用于优化神经网络的超参数，提升模型性能。基于此，本研究提出基于 NGO 优化 CNN-BiLSTM-Attention 的风电功率预测模型，实现多变量输入下的单步精准预测。

二、相关算法原理

2.1 北方苍鹰算法（NGO）

北方苍鹰算法是受北方苍鹰捕食行为启发而提出的一种元启发式优化算法。在自然界中，北方苍鹰通过观察、追踪和俯冲等行为捕捉猎物。在 NGO 算法中，将搜索空间中的解模拟为苍鹰个体，算法通过模拟苍鹰的位置更新策略来寻找最优解。苍鹰个体的位置代表问题的一个潜在解，算法通过不断更新苍鹰的位置，使种群向最优解靠近。算法主要包括位置初始化、捕食策略模拟、位置更新等步骤，通过调整相关参数，平衡算法的全局搜索和局部开发能力，避免算法陷入局部最优，实现对复杂优化问题的高效求解。

2.2 卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种具有局部连接、权值共享等特性的深度学习模型，在图像、时间序列等数据处理中广泛应用。在风电功率预测中，CNN 通过卷积层的卷积核与输入数据进行卷积运算，提取数据的局部特征；池化层对卷积层输出进行降维，减少计算量并增强特征的鲁棒性；全连接层将提取的特征进行整合，输出预测结果。其独特的结构使得 CNN 能够自动学习数据的特征表示，无需人工手动提取特征，提高了特征提取的效率和准确性。

2.3 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 是长短期记忆网络（LSTM）的扩展，由前向 LSTM 和后向 LSTM 组成。LSTM 通过遗忘门、输入门和输出门的设计，解决了传统循环神经网络（RNN）存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够有效处理长序列数据中的长期依赖关系。BiLSTM 在前向和后向两个方向上对输入序列进行处理，使模型能够同时利用过去和未来的信息，更全面地捕捉时间序列的特征，对于风电功率这种具有复杂时间依赖关系的数据预测具有显著优势。

2.4 注意力机制

注意力机制模拟人类大脑对重要信息的聚焦能力，使模型在处理数据时能够自适应地为不同部分分配不同权重，突出关键信息。在风电功率预测中，输入数据包含风速、风向、气温等多个变量，不同变量在不同时刻对风电功率的影响程度不同。注意力机制通过计算各时刻、各变量的注意力权重，对输入数据进行加权求和，使模型更关注对风电功率预测影响较大的信息，提高预测精度。

三、基于 NGO 优化 CNN-BiLSTM-Attention 的风电功率预测模型构建

3.1 数据预处理

数据收集：收集风电功率预测所需的多变量数据，包括风速、风向、气温、气压、湿度等气象数据，以及风机运行状态数据（如风机转速、叶片角度等）。数据来源可以是风电场的 SCADA 系统、气象监测站等。

数据清洗：检查数据中是否存在缺失值、异常值。对于缺失值，采用均值插补、线性插值等方法进行填充；对于异常值，通过统计分析或基于物理规律的判断进行识别和修正。

数据标准化：使用归一化或标准化方法，将数据映射到特定区间（如 [0, 1] 或均值为 0、标准差为 1 的分布），消除不同变量之间量纲的影响，提高模型训练的效率和稳定性。

数据划分：将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，通常按照 7:1:2 的比例划分。训练集用于模型训练，验证集用于调整模型超参数和防止过拟合，测试集用于评估模型的泛化能力。

3.2 CNN-BiLSTM-Attention 模型构建

CNN 层：在模型的前端设置多个卷积层和池化层。卷积层采用不同大小的卷积核（如 3×1、5×1），提取数据在不同尺度下的局部特征；池化层采用最大池化，对卷积层输出进行降维。

BiLSTM 层：将 CNN 层的输出作为 BiLSTM 层的输入，设置合适数量的隐藏单元（如 128、256），通过前向和后向 LSTM 对时间序列进行处理，捕捉数据的双向依赖关系。

注意力层：在 BiLSTM 层输出后添加注意力层，计算各时刻、各变量的注意力权重，对 BiLSTM 层的输出进行加权求和，突出关键信息。

输出层：采用全连接层将注意力层的输出映射到风电功率的预测值，输出层神经元数量为 1，激活函数根据预测任务类型选择（如回归任务采用线性激活函数）。

3.3 北方苍鹰算法优化模型超参数

确定超参数搜索空间：确定 CNN-BiLSTM-Attention 模型需要优化的超参数，包括 CNN 的卷积核数量、大小，BiLSTM 的隐藏单元数量、层数，注意力机制的相关参数，以及学习率、训练批次大小等。为每个超参数设定合理的搜索范围。

定义适应度函数：以验证集上的均方误差（MSE）作为适应度函数，NGO 算法通过优化超参数，使验证集上的 MSE 最小，从而提高模型的预测性能。

算法迭代优化：初始化 NGO 算法的种群规模、最大迭代次数等参数，通过模拟北方苍鹰的捕食行为，更新种群中个体（即超参数组合）的位置，不断搜索最优超参数组合。在每次迭代中，计算每个个体对应的模型在验证集上的适应度值，根据适应度值更新种群，直至达到最大迭代次数或满足停止条件，得到最优超参数组合。

3.4 模型训练与预测

使用优化后的超参数，在训练集上对 CNN-BiLSTM-Attention 模型进行训练，采用合适的优化器（如 Adam）和损失函数（如均方误差）。在训练过程中，通过监控验证集上的损失值和评估指标，防止模型过拟合。训练完成后，使用测试集对模型进行评估，将多变量输入数据输入到训练好的模型中，得到风电功率的单步预测结果。