【SCI一区】Matlab实现白鲨优化算法WSO-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测算法研究

最新推荐文章于 2025-07-27 18:16:50 发布

matlab科研助手

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摘要

风电功率预测是风电场安全稳定运行和电力系统可靠运行的关键。近年来，深度学习技术在风电功率预测领域取得了显著进展，但现有方法在处理风电功率预测中复杂的非线性关系和时间序列特征方面仍存在不足。为了解决这些问题，本文提出了一种基于白鲨优化算法 (Whale Shark Optimization, WSO) 优化的卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制 (CNN-LSTM-Attention) 混合模型 (WSO-CNN-LSTM-Attention) 的风电功率预测算法。该算法利用 WSO 算法对 CNN-LSTM-Attention 模型的超参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，与其他主流预测模型相比，WSO-CNN-LSTM-Attention 模型在风电功率预测方面取得了更好的性能，证明了该方法的有效性和可行性。

关键词：风电功率预测，白鲨优化算法，卷积神经网络，长短期记忆网络，注意力机制

1. 绪论

风能作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。风电功率预测是风电场安全稳定运行和电力系统可靠运行的关键，其准确性直接影响到风电场的发电效率、电力系统调度和电网稳定性。

近年来，深度学习技术在风电功率预测领域取得了显著进展，例如卷积神经网络 (CNN) 可以有效地提取风速、风向等输入数据中的空间特征，而长短期记忆网络 (LSTM) 则可以有效地捕捉风电功率时间序列数据中的长期依赖关系。然而，现有的深度学习模型在处理风电功率预测中复杂的非线性关系和时间序列特征方面仍存在不足，例如：

**模型参数难以优化：**深度学习模型通常包含大量的参数，这些参数需要进行精细调整才能获得最佳的预测效果。传统的手动调参方法效率低下，难以找到最优参数组合。
**泛化能力不足：**深度学习模型容易过拟合训练数据，导致其在测试集上表现不佳。
无法有效捕捉时间序列中的关键特征：传统的 LSTM 模型在处理较长的时间序列时，可能会丢失一些重要的信息，例如突发事件或季节性变化。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于白鲨优化算法 (WSO) 优化的 CNN-LSTM-Attention 混合模型 (WSO-CNN-LSTM-Attention) 的风电功率预测算法。该算法利用 WSO 算法对 CNN-LSTM-Attention 模型的超参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。

2. 研究方法

2.1 白鲨优化算法

白鲨优化算法 (WSO) 是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于白鲨的觅食行为。该算法模拟白鲨在海洋中寻找食物的随机游动、集群狩猎和攻击行为，通过不断更新种群个体的适应度值，最终找到最优解。WSO 算法具有以下优点：

全局搜索能力强： WSO 算法的随机游动机制可以有效地探索搜索空间，避免陷入局部最优解。
收敛速度快： WSO 算法的集群狩猎机制可以快速地将种群个体引导到最优解附近。
易于实现： WSO 算法的算法结构简单，易于实现。

2.2 CNN-LSTM-Attention 模型

CNN-LSTM-Attention 模型是一种将 CNN、LSTM 和注意力机制 (Attention Mechanism) 相结合的风电功率预测模型。该模型利用 CNN 提取风速、风向等输入数据中的空间特征，利用 LSTM 捕捉风电功率时间序列数据中的长期依赖关系，并利用注意力机制将关键特征赋予更高的权重，从而提高模型的预测精度。

2.3 WSO-CNN-LSTM-Attention 算法

WSO-CNN-LSTM-Attention 算法采用 WSO 算法对 CNN-LSTM-Attention 模型的超参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。具体步骤如下：

初始化：初始化 WSO 算法的参数和 CNN-LSTM-Attention 模型的超参数。
迭代优化：使用 WSO 算法对 CNN-LSTM-Attention 模型的超参数进行优化，并根据模型的预测精度更新种群个体的适应度值。
终止条件：当满足预设的终止条件，例如迭代次数达到上限或适应度值不再变化时，停止迭代过程。
最终模型：选择适应度值最高的个体对应的 CNN-LSTM-Attention 模型作为最终的预测模型。

3. 实验结果与分析

为了验证 WSO-CNN-LSTM-Attention 算法的有效性，本文进行了仿真实验，并与其他主流预测模型进行了比较，包括：

ARIMA 模型：自回归移动平均模型，是一种经典的时间序列预测模型。
RNN 模型：循环神经网络模型，可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
LSTM 模型：长短期记忆网络模型，是 RNN 的一种改进，可以更好地处理时间序列数据中的长期依赖关系。
CNN-LSTM 模型：卷积神经网络-长短期记忆网络模型，可以同时提取空间特征和时间特征。

实验结果表明，WSO-CNN-LSTM-Attention 模型在风电功率预测方面取得了更好的性能，其预测精度和泛化能力均优于其他模型。

4. 结论

本文提出了一种基于 WSO 优化的 CNN-LSTM-Attention 混合模型 (WSO-CNN-LSTM-Attention) 的风电功率预测算法，利用 WSO 算法对模型的超参数进行优化，有效地提高了模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，WSO-CNN-LSTM-Attention 模型在风电功率预测方面取得了更好的性能，证明了该方法的有效性和可行性。

5. 未来展望

未来，可以进一步研究以下方面：

改进 WSO 算法：可以通过引入新的机制或改进算法的搜索策略来提高 WSO 算法的性能。
融合其他深度学习模型：可以将其他深度学习模型，例如生成对抗网络 (GAN) 或 Transformer，融入到 WSO-CNN-LSTM-Attention 模型中，以进一步提高模型的预测精度。
应用于更复杂的风电场：可以将该算法应用于更复杂的风电场，例如海上风电场，并根据实际情况进行调整和改进。