Matlab實現(xiàn)RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰優(yōu)化卷積長短期記憶網(wǎng)絡(luò)注意力多變量回歸預(yù)測（SE注意力機制）
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智能優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 雷達通信 無線傳感器 電力系統(tǒng)
信號處理 圖像處理 路徑規(guī)劃 元胞自動機 無人機
物理應(yīng)用 機器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
風(fēng)電功率預(yù)測是風(fēng)電場安全穩(wěn)定運行和電網(wǎng)調(diào)度的重要基礎(chǔ)。本文提出了一種基于霧凇算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機制的長短記憶網(wǎng)絡(luò)（RIME-CNN-LSTM-Attention）的風(fēng)電功率預(yù)測模型。該模型融合了霧凇算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機制的優(yōu)勢，能夠有效捕捉風(fēng)電功率時間序列數(shù)據(jù)的局部特征和長期依賴關(guān)系，并增強模型對重要特征的關(guān)注度。實驗結(jié)果表明，該模型在多個真實風(fēng)電場數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的預(yù)測性能，優(yōu)于現(xiàn)有的主流風(fēng)電功率預(yù)測模型。
1. 引言
風(fēng)電作為一種清潔可再生能源，在全球能源結(jié)構(gòu)中發(fā)揮著越來越重要的作用。風(fēng)電功率預(yù)測是風(fēng)電場安全穩(wěn)定運行和電網(wǎng)調(diào)度的重要基礎(chǔ)。然而，風(fēng)電功率受風(fēng)速、風(fēng)向等氣象因素影響較大，具有高度的不確定性和波動性，給風(fēng)電功率預(yù)測帶來了很大的挑戰(zhàn)。
近年來，機器學(xué)習(xí)技術(shù)在風(fēng)電功率預(yù)測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學(xué)習(xí)模型因其強大的特征提取和序列學(xué)習(xí)能力而備受關(guān)注。然而，現(xiàn)有的風(fēng)電功率預(yù)測模型仍存在一些不足，例如：
無法有效捕捉風(fēng)電功率時間序列數(shù)據(jù)的局部特征和長期依賴關(guān)系。
對重要特征的關(guān)注度不足，導(dǎo)致預(yù)測精度受限。
2. RIME-CNN-LSTM-Attention 模型
為了解決上述問題，本文提出了一種基于霧凇算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機制的長短記憶網(wǎng)絡(luò)（RIME-CNN-LSTM-Attention）的風(fēng)電功率預(yù)測模型。該模型由以下幾個部分組成：
2.1 霧凇算法
霧凇算法是一種基于種群的優(yōu)化算法，具有較強的全局搜索能力和局部開發(fā)能力。本文采用霧凇算法優(yōu)化 CNN 的超參數(shù)，包括卷積核大小、步長和激活函數(shù)等，以提升 CNN 的特征提取能力。
2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN 是一種擅長提取局部特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文采用 CNN 提取風(fēng)電功率時間序列數(shù)據(jù)的局部特征，包括趨勢、周期性和局部波動等。
2.3 長短記憶網(wǎng)絡(luò)
LSTM 是一種擅長學(xué)習(xí)長期依賴關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文采用 LSTM 學(xué)習(xí)風(fēng)電功率時間序列數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系，例如季節(jié)性變化和天氣變化等。
2.4 注意力機制
注意力機制是一種能夠增強模型對重要特征關(guān)注度的機制。本文采用注意力機制對 LSTM 的輸出進行加權(quán)，提升模型對重要特征的關(guān)注度，從而提高預(yù)測精度。
3. 實驗結(jié)果
本文在多個真實風(fēng)電場數(shù)據(jù)集上對 RIME-CNN-LSTM-Attention 模型進行了實驗評估。實驗結(jié)果表明，該模型在以下方面取得了優(yōu)異的預(yù)測性能：
-
準確性： RIME-CNN-LSTM-Attention 模型的平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）明顯優(yōu)于現(xiàn)有的主流風(fēng)電功率預(yù)測模型。
-
魯棒性： RIME-CNN-LSTM-Attention 模型對不同風(fēng)電場和氣象條件具有較強的魯棒性，能夠穩(wěn)定地輸出準確的預(yù)測結(jié)果。
-
效率： RIME-CNN-LSTM-Attention 模型的訓(xùn)練和預(yù)測時間較短，能夠滿足實際風(fēng)電功率預(yù)測的實時性要求。
4. 結(jié)論
本文提出的 RIME-CNN-LSTM-Attention 風(fēng)電功率預(yù)測模型融合了霧凇算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機制的優(yōu)勢，能夠有效捕捉風(fēng)電功率時間序列數(shù)據(jù)的局部特征和長期依賴關(guān)系，并增強模型對重要特征的關(guān)注度。實驗結(jié)果表明，該模型在多個真實風(fēng)電場數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的預(yù)測性能，優(yōu)于現(xiàn)有的主流風(fēng)電功率預(yù)測模型。該模型為風(fēng)電功率預(yù)測提供了新的思路，有助于提高風(fēng)電場安全穩(wěn)定運行和電網(wǎng)調(diào)度的效率。
部分代碼
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報警信息
close all % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread(
’數(shù)據(jù)集.xlsx’
);
%% 劃分訓(xùn)練集和測試集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)
’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’
;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)
’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’
;
N = size(P_test, 2);
%% 數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax(
’apply’
, P_test, ps_input);
?? 運行結(jié)果
參考文獻
[1] 李卓,葉林,戴斌華,等.基于IDSCNN-AM-LSTM組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期風(fēng)電功率預(yù)測方法[J].高電壓技術(shù), 2022(6):2117-2127.
[2] 宋新甫,關(guān)洪浩,任娟,等.一種基于attention機制的CNN-LSTM短期風(fēng)電功率預(yù)測方法:CN202110564394.3[P].CN202110564394.3[2024-03-30].
[3] 錢勇生,邵潔,季欣欣,等.基于LSTM-Attention網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測[J].電機與控制應(yīng)用, 2019, 46(9):6.DOI:CNKI:SUN:ZXXD.0.2019-09-017.
[4] 宋立業(yè),鞠亞東,張鑫.基于改進MFO優(yōu)化Attention-LSTM的超短期風(fēng)電功率預(yù)測[J].電氣工程學(xué)報, 2023, 18(3):358-368.
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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點三級選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點部署、 輸電線路臺風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、 CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、 多中心多車型的VRP問題、 動態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃（2E-VRP）、充電車輛路徑規(guī)劃（EVRP）、油電混合車輛路徑規(guī)劃、 混 合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、 選址路徑規(guī)劃問題
2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機系列 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類