基于减法优化器算法(SABO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

风能作为一种清洁可再生能源，在全球能源转型中占据重要地位，但风电功率的强波动性和随机性给电网调度和稳定运行带来巨大挑战。精准的风电功率预测是解决这一问题的关键，而深度学习模型在处理时序数据方面的优势为提高预测精度提供了可能。本文将提出一种基于减法优化器算法（SABO）优化 CNN-BiLSTM-Attention 的风电功率预测模型，通过 SABO 算法优化模型超参数，充分发挥 CNN 对局部特征的提取能力、BiLSTM 对时序依赖关系的捕捉能力以及 Attention 机制对关键信息的聚焦能力，实现高精度的风电功率预测。

相关技术原理

减法优化器算法（SABO）

减法优化器算法是一种新型元启发式优化算法，其灵感来源于数学中的减法运算，通过种群内个体之间的差异来引导搜索过程。该算法具有参数少、收敛速度快、全局寻优能力强等特点。

SABO 算法的核心步骤包括：

1. 初始化种群：在解空间内随机生成一定数量的个体，每个个体代表一组待优化的超参数。

1. 计算适应度：根据目标函数计算每个个体的适应度值，适应度值越小表示个体性能越优。

1. 减法操作：选取种群中的最优个体和最差个体，通过两者之间的差异生成新的个体，新个体的位置更新公式为：新个体 = 最优个体 - （最差个体 - 随机个体）。

1. 选择操作：比较新个体与原有个体的适应度值，保留适应度值更优的个体，形成新的种群。

1. 终止条件判断：若达到最大迭代次数或适应度值满足预设精度，则停止迭代，输出最优个体；否则，返回步骤 2 继续迭代。

CNN-BiLSTM-Attention 模型

1. CNN（卷积神经网络）：由卷积层和池化层组成，卷积层通过卷积核提取输入数据的局部特征，池化层对特征进行降维，减少参数数量，提高模型泛化能力。在风电功率预测中，CNN 可有效提取气象因素（如风速、风向、温度等）和历史功率数据中的局部时空特征。

1. BiLSTM（双向长短期记忆网络）：由前向 LSTM 和后向 LSTM 组成，前向 LSTM 捕捉序列的正向时序依赖关系，后向 LSTM 捕捉序列的反向时序依赖关系，两者的输出拼接后可全面反映序列的上下文信息。对于风电功率这种具有复杂时序特性的数据，BiLSTM 能够更好地挖掘其长期和短期时序依赖。

1. Attention 机制：模拟人类注意力分配机制，为输入序列中的不同时间步分配不同的权重，使模型在预测时重点关注对当前预测结果影响较大的关键信息。在风电功率预测中，Attention 机制可突出重要时刻的气象数据和功率数据对预测结果的贡献。

⛳️ 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

🌈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

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