基于蜣螂优化算法(DBO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源结构加速向可再生能源转型的背景下，风力发电作为清洁能源的重要组成部分，其装机容量持续攀升。然而，风电功率具有显著的间歇性、波动性和随机性，这给电网的稳定运行和调度带来巨大挑战。精确的风电功率预测成为提升风电消纳能力、保障电网安全稳定运行的关键。本研究提出基于蜣螂优化算法（DBO）优化 CNN-BiGUR-Attention 的风电功率预测模型，旨在通过算法融合与优化，提高预测精度与稳定性。

一、研究背景与技术基础

1.1 风电功率预测研究现状

目前，风电功率预测方法主要分为物理方法、统计方法和人工智能方法 。物理方法基于空气动力学等原理建模，依赖精确的气象数据和风机参数，计算复杂且适应性有限；统计方法通过历史数据建立数学模型，难以处理风电功率的非线性和不确定性；人工智能方法，如神经网络等，凭借强大的非线性拟合能力，在风电功率预测中得到广泛应用，但存在模型参数难优化、易陷入局部最优等问题。

1.2 关键技术原理

• CNN（卷积神经网络）：CNN 通过卷积层和池化层，能够自动提取数据的局部特征，有效捕捉风电功率数据中的短期变化趋势和局部模式 。

• BiGUR（双向门控更新单元）：BiGUR 是对传统循环神经网络单元的改进，由两个方向相反的门控更新单元组成，可同时利用过去和未来的信息，增强对风电功率时间序列长期依赖关系的学习能力 。

• Attention（注意力机制）：注意力机制能够根据数据的重要程度动态分配权重，使模型聚焦于对风电功率预测影响较大的关键数据，提高预测准确性 。

• 蜣螂优化算法（DBO）：DBO 模拟蜣螂滚动粪球、寻找最佳巢穴等行为，通过种群个体间的协作与竞争，在解空间中搜索最优解 。算法在迭代过程中，通过更新蜣螂的位置和速度，不断调整优化方向，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。

二、CNN-BiGUR-Attention 风电功率预测模型构建

2.1 数据预处理

收集历史风电功率数据，以及风速、风向、温度、气压等相关气象数据 。对原始数据进行清洗，去除异常值和缺失值；通过归一化处理将数据映射到 [0, 1] 区间，消除数据量纲差异；最后将数据划分为训练集和测试集，用于模型训练与评估。

2.2 模型结构设计

将预处理后的数据输入 CNN，利用卷积层和池化层提取数据的局部特征；CNN 输出的特征向量传入 BiGUR，双向网络学习数据的前后向时间依赖关系；再将 BiGUR 输出的特征引入 Attention 机制，根据特征重要性分配权重，突出关键信息；最后通过全连接层输出预测的风电功率值 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 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

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