【RIME-CNN-LSTM-Attention预测】基于雾凇算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要保障。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的风电功率预测方法取得了显著的成果。然而，现有的大多数深度学习方法都存在着以下问题：

• 无法有效地提取风电功率时序数据中的局部特征和全局特征。

• 无法有效地处理风电功率时序数据中的长期依赖性。

• 无法有效地对风电功率时序数据进行注意力机制建模。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于雾凇算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（RIME-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测方法。该方法的主要贡献如下：

• 提出了一种基于雾凇算法优化的卷积神经网络（RIME-CNN），该网络能够有效地提取风电功率时序数据中的局部特征和全局特征。

• 提出了一种基于注意力机制的长短记忆网络（LSTM-Attention），该网络能够有效地处理风电功率时序数据中的长期依赖性。

• 将RIME-CNN和LSTM-Attention结合起来，构建了一种新的风电功率多输入单输出回归预测模型，该模型能够有效地对风电功率时序数据进行注意力机制建模。

1. 雾凇算法优化卷积神经网络（RIME-CNN）

雾凇算法是一种受雾凇自然现象启发的优化算法。雾凇算法的原理是模拟雾凇在树枝上的生长过程，通过不断地迭代更新，使雾凇算法能够找到最优解。

在本文中，我们将雾凇算法应用于卷积神经网络的优化。具体来说，我们将雾凇算法用于卷积神经网络的权重更新。通过雾凇算法的优化，卷积神经网络能够更好地提取风电功率时序数据中的局部特征和全局特征。

2. 基于注意力机制的长短记忆网络（LSTM-Attention）

注意力机制是一种能够使神经网络关注输入数据中重要部分的机制。注意力机制的原理是通过一个注意力函数，计算出输入数据中每个元素的重要性权重。然后，将这些权重与输入数据相乘，得到一个加权的输入数据。

在本文中，我们将注意力机制应用于长短记忆网络。具体来说，我们将注意力机制用于长短记忆网络的隐藏状态更新。通过注意力机制的应用，长短记忆网络能够更好地处理风电功率时序数据中的长期依赖性。

3. RIME-CNN-LSTM-Attention模型

RIME-CNN-LSTM-Attention模型是将RIME-CNN和LSTM-Attention结合起来构建的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型的结构如图1所示。

图1 RIME-CNN-LSTM-Attention模型结构图

RIME-CNN-LSTM-Attention模型的输入是风电功率时序数据和气象数据。风电功率时序数据是风电场在过去一段时间内的风电功率输出数据。气象数据是风电场所在地的气象数据，包括风速、风向、温度、湿度等。

RIME-CNN-LSTM-Attention模型的输出是风电功率预测值。风电功率预测值是风电场在未来一段时间内的风电功率输出预测值。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行?%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');?%%  划分训练集和测试集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);?%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

?? 运行结果

4. 实验结果

为了验证RIME-CNN-LSTM-Attention模型的性能，我们将其与其他几种风电功率预测模型进行了比较。实验结果表明，RIME-CNN-LSTM-Attention模型在预测精度和鲁棒性方面都优于其他几种风电功率预测模型。

5. 结论

本文提出了一种基于雾凇算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（RIME-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测方法。该方法能够有效地提取风电功率时序数据中的局部特征和全局特征，有效地处理风电功率时序数据中的长期依赖性，有效地对风电功率时序数据进行注意力机制建模。实验结果表明，该方法在预测精度和鲁棒性方面都优于其他几种风电功率预测模型。

🔗 参考文献

[1] 张昱,陈广书,李继涛,等.基于Attention机制的CNN-LSTM时序预测方法研究与应用[J].内蒙古大学学报：自然科学版, 2022.

[2] 白雯睿,杨毅强,郭辉,等.基于VMD-CNN-LSTM的珠江流域水质多步预测模型研究[J].四川理工学院学报（自然科学版）, 2022(004):035.

[3] 白雯睿,杨毅强,郭辉,等.基于VMD-CNN-LSTM的珠江流域水质多步预测模型研究[J].四川轻化工大学学报:自然科学版, 2022, 35(4):9.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

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