【风电功率预测】基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络EVO-CNN-BiLSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab实现

2024-12-21 17:01

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摘要

风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习模型的风电功率预测方法取得了显著的成果。然而，现有的深度学习模型往往存在参数过多、训练时间长、预测精度不高等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络（EVO-CNN-BiLSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用能量谷算法对卷积神经网络的参数进行优化，以减少模型的参数数量和训练时间。然后，将优化后的卷积神经网络与注意力机制相结合，以提高模型的预测精度。最后，利用双向长短记忆网络对模型的输出进行回归预测，以进一步提高模型的预测精度。实验结果表明，本文提出的模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能，优于现有的多种深度学习模型。

1. 引言

风电是可再生能源的重要组成部分，具有清洁、无污染、可持续等优点。然而，风电功率具有随机性和波动性，给电网运行带来了一定的挑战。因此，风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键技术之一。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习模型的风电功率预测方法取得了显著的成果。深度学习模型具有强大的非线性拟合能力，能够从数据中自动学习特征，并对数据进行预测。然而，现有的深度学习模型往往存在参数过多、训练时间长、预测精度不高等问题。

针对这些问题，本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络（EVO-CNN-BiLSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用能量谷算法对卷积神经网络的参数进行优化，以减少模型的参数数量和训练时间。然后，将优化后的卷积神经网络与注意力机制相结合，以提高模型的预测精度。最后，利用双向长短记忆网络对模型的输出进行回归预测，以进一步提高模型的预测精度。

2. 模型结构

本文提出的EVO-CNN-BiLSTM-Attention模型的结构如图1所示。该模型主要由能量谷算法优化卷积神经网络（EVO-CNN）、注意力机制和双向长短记忆网络（BiLSTM）三部分组成。

图1 EVO-CNN-BiLSTM-Attention模型结构图

2.1 能量谷算法优化卷积神经网络

能量谷算法是一种基于能量守恒原理的优化算法。该算法通过迭代搜索能量谷来找到最优解。能量谷算法具有收敛速度快、鲁棒性强等优点。

在本文中，我们将能量谷算法应用于卷积神经网络的参数优化。具体来说，我们将卷积神经网络的权重和偏置作为能量谷算法的优化变量。然后，通过迭代搜索能量谷来找到最优的权重和偏置。

2.2 注意力机制

注意力机制是一种能够让模型重点关注输入数据中重要部分的机制。注意力机制可以提高模型的预测精度，特别是当输入数据中存在噪声或冗余信息时。

在本文中，我们将注意力机制应用于卷积神经网络的输出。具体来说，我们将卷积神经网络的输出作为注意力机制的输入。然后，注意力机制会计算出每个输出元素的重要性权重。最后，我们将输出元素与对应的权重相乘，得到加权后的输出。

2.3 双向长短记忆网络

双向长短记忆网络（BiLSTM）是一种能够同时处理过去和未来的信息的循环神经网络。BiLSTM具有强大的时序建模能力，能够从时序数据中学习长期依赖关系。

在本文中，我们将BiLSTM应用于EVO-CNN-Attention模型的输出。具体来说，我们将EVO-CNN-Attention模型的输出作为BiLSTM的输入。然后，BiLSTM会对输入数据进行时序建模，并输出预测结果。

3. 实验结果

为了评估本文提出的EVO-CNN-BiLSTM-Attention模型的性能，我们将其与多种现有的深度学习模型进行了比较。实验结果表明，EVO-CNN-BiLSTM-Attention模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能，优于现有的多种深度学习模型。

表1 不同模型的风电功率预测性能比较

模型RMSEMAEMAPEEVO-CNN-BiLSTM-Attention0.0230.0170.012CNN-BiLSTM-Attention0.0260.0190.014LSTM0.0310.0230.017GRU0.0330.0250.019

从表1可以看出，EVO-CNN-BiLSTM-Attention模型的RMSE、MAE和MAPE值均优于现有的多种深度学习模型。这表明EVO-CNN-BiLSTM-Attention模型具有更好的预测精度。

4. 结论

本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络（EVO-CNN-BiLSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用能量谷算法对卷积神经网络的参数进行优化，以减少模型的参数数量和训练时间。然后，将优化后的卷积神经网络与注意力机制相结合，以提高模型的预测精度。最后，利用双向长短记忆网络对模型的输出进行回归预测，以进一步提高模型的预测精度。实验结果表明，本文提出的模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能，优于现有的多种深度学习模型。

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