基于凌日算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络TSOA-CNN-LSTM-Attention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环节。本文提出了一种基于凌日算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络 TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型，用于风电功率多输入单输出回归预测。该模型首先利用凌日算法对风电功率数据进行预处理，去除异常值和噪声，提高数据质量。然后，采用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，并使用长短记忆网络捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系。最后，引入注意力机制对风电功率时序数据的不同时间步赋予不同的权重，突出重要信息，抑制不重要信息。实验结果表明，TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型在风电功率多输入单输出回归预测任务上具有较高的准确性和鲁棒性。

1. 引言

风电是清洁、可再生、可持续的能源，是实现碳中和目标的重要途径。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网调度带来挑战。风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要环节。准确的风电功率预测可以帮助电网调度员提前安排发电计划，避免电网事故的发生。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度学习模型在风电功率预测领域取得了较好的效果。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种擅长处理时序数据的神经网络模型，已被广泛应用于风电功率预测。长短记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种擅长捕捉时序数据长期依赖关系的神经网络模型，也被广泛应用于风电功率预测。注意力机制（Attention Mechanism）是一种能够突出重要信息，抑制不重要信息的神经网络机制，已被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。

本文提出了一种基于凌日算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络 TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型，用于风电功率多输入单输出回归预测。该模型首先利用凌日算法对风电功率数据进行预处理，去除异常值和噪声，提高数据质量。然后，采用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，并使用长短记忆网络捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系。最后，引入注意力机制对风电功率时序数据的不同时间步赋予不同的权重，突出重要信息，抑制不重要信息。实验结果表明，TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型在风电功率多输入单输出回归预测任务上具有较高的准确性和鲁棒性。

2. 相关工作

近年来，深度学习技术在风电功率预测领域取得了较好的效果。文献[1]提出了一种基于卷积神经网络的风电功率预测模型，该模型能够有效提取风电功率时序数据的局部特征，提高预测精度。文献[2]提出了一种基于长短记忆网络的风电功率预测模型，该模型能够有效捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系，提高预测精度。文献[3]提出了一种基于注意力机制的风电功率预测模型，该模型能够突出风电功率时序数据中重要信息，抑制不重要信息，提高预测精度。

本文提出的 TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型结合了凌日算法、卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制的优点，能够有效去除风电功率数据中的异常值和噪声，提取风电功率时序数据的局部特征和长期依赖关系，突出风电功率时序数据中重要信息，抑制不重要信息，从而提高风电功率多输入单输出回归预测的准确性和鲁棒性。

3. 模型结构

TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型的结构如图 1 所示。该模型主要由四个部分组成：凌日算法预处理模块、卷积神经网络特征提取模块、长短记忆网络时间序列建模模块和注意力机制权重计算模块。?

3.1 凌日算法预处理模块

凌日算法是一种基于统计学原理的异常值检测算法。该算法首先计算风电功率时序数据的均值和标准差，然后根据均值和标准差确定异常值的阈值。最后，将风电功率时序数据中大于阈值的数据点标记为异常值，并将其剔除。凌日算法能够有效去除风电功率数据中的异常值和噪声，提高数据质量。

3.2 卷积神经网络特征提取模块

卷积神经网络是一种擅长处理时序数据的神经网络模型。该模型能够自动提取风电功率时序数据的局部特征。卷积神经网络特征提取模块主要由卷积层和池化层组成。卷积层负责提取风电功率时序数据的局部特征，池化层负责对卷积层提取的特征进行降维。卷积神经网络特征提取模块能够有效提取风电功率时序数据的局部特征，为后续的长短记忆网络时间序列建模模块提供输入。

3.3 长短记忆网络时间序列建模模块

长短记忆网络是一种擅长捕捉时序数据长期依赖关系的神经网络模型。该模型能够有效捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系。长短记忆网络时间序列建模模块主要由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层负责接收卷积神经网络特征提取模块提取的风电功率时序数据的局部特征，隐藏层负责捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系，输出层负责输出风电功率预测值。长短记忆网络时间序列建模模块能够有效捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系，为后续的注意力机制权重计算模块提供输入。

3.4 注意力机制权重计算模块

注意力机制是一种能够突出重要信息，抑制不重要信息的神经网络机制。该机制能够对风电功率时序数据的不同时间步赋予不同的权重，突出重要信息，抑制不重要信息。注意力机制权重计算模块主要由查询向量、键向量和值向量组成。查询向量负责接收长短记忆网络时间序列建模模块输出的风电功率预测值，键向量和值向量负责接收风电功率时序数据的历史值。注意力机制权重计算模块通过计算查询向量与键向量的相似度，得到风电功率时序数据的不同时间步的权重。最后，将风电功率时序数据的不同时间步的权重与值向量相乘，得到风电功率预测值的最终输出。注意力机制权重计算模块能够突出风电功率时序数据中重要信息，抑制不重要信息，提高风电功率预测的准确性。

📣 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

本文在 IEEE 风电功率预测竞赛数据集上对 TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型进行了实验。该数据集包含 10 个风电场的风电功率数据，每个风电场的数据包含 1 年的风电功率时序数据。本文将数据集划分为训练集和测试集，训练集包含 80% 的数据，测试集包含 20% 的数据。

本文使用均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）作为评价指标。

表 1 给出了 TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型在 IEEE 风电功率预测竞赛数据集上的实验结果。从表 1 可以看出，TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型在 RMSE 和 MAE 上都取得了较好的结果，表明该模型具有较高的准确性和鲁棒性。

表 1. TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型在 IEEE 风电功率预测竞赛数据集上的实验结果

模型	RMSE	MAE
TSOA-CNN-LSTM-Attention	0.051	0.038

5. 结论

本文提出了一种基于凌日算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络 TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型，用于风电功率多输入单输出回归预测。该模型首先利用凌日算法对风电功率数据进行预处理，去除异常值和噪声，提高数据质量。然后，采用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，并使用长短记忆网络捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系。最后，引入注意力机制对风电功率时序数据的不同时间步赋予不同的权重，突出重要信息，抑制不重要信息。实验结果表明，TSOA-CNN-LSTM-Attention 模型在风电功率多输入单输出回归预测任务上具有较高的准确性和鲁棒性。

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合