基于麻雀优化注意力机制的长短时记忆神经网络SSA-attention-LSTM实现风电预测附matlab代码
基于麻雀优化注意力机制的长短时记忆神经网络SSA-attention-LSTM实现风电预测附matlab代码
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内容介绍
风电预测对于电网稳定运行和可再生能源消纳具有重要意义。本文提出了一种基于麻雀优化注意力机制的长短时记忆神经网络（SSA-Attention-LSTM）模型，用于风电功率预测。该模型融合了麻雀优化算法（SSA）和注意力机制，增强了LSTM网络的预测能力。SSA算法优化了LSTM网络的参数，注意力机制赋予网络对重要特征的关注能力，提高了预测精度。实验结果表明，SSA-Attention-LSTM模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能，有效提高了预测精度和鲁棒性。
引言
风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有间歇性和波动性，对电网稳定运行和可再生能源消纳提出了挑战。因此，准确的风电功率预测对于电网调度和能源管理至关重要。
相关工作
近年来，深度学习技术在风电预测领域得到了广泛应用。长短时记忆神经网络（LSTM）是一种循环神经网络，具有强大的时序数据建模能力，被广泛用于风电功率预测。然而，传统的LSTM网络存在参数优化困难和对重要特征关注不足的问题。
SSA-Attention-LSTM模型
为了解决上述问题，本文提出了一种基于麻雀优化注意力机制的长短时记忆神经网络（SSA-Attention-LSTM）模型。该模型主要包括以下三个部分：
**麻雀优化算法（SSA）：**SSA是一种基于麻雀觅食行为的优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。本文利用SSA算法优化LSTM网络的参数，提高网络的预测精度。
**注意力机制：**注意力机制是一种赋予神经网络对重要特征关注能力的技术。本文在LSTM网络中加入注意力机制，使得网络能够自动学习和关注对预测至关重要的特征。
**LSTM网络：**LSTM网络是一种循环神经网络，具有强大的时序数据建模能力。本文将优化后的参数和注意力机制应用于LSTM网络，提高风电功率预测精度。
模型结构
SSA-Attention-LSTM模型的结构如图1所示。该模型主要由输入层、LSTM层、注意力层和输出层组成。
**输入层：**输入层接收历史风电功率数据、气象数据等特征信息。
**LSTM层：**LSTM层负责处理时序数据，提取特征信息。
**注意力层：**注意力层计算特征信息的重要性权重，赋予网络对重要特征的关注能力。
**输出层：**输出层输出风电功率预测值。
本文提出的SSA-Attention-LSTM模型融合了麻雀优化算法和注意力机制，增强了LSTM网络的预测能力。实验结果表明，该模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能，有效提高了预测精度和鲁棒性。SSA-Attention-LSTM模型为风电功率预测提供了新的技术手段，有助于提高电网稳定运行和可再生能源消纳水平。
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);
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 宋立业,鞠亚东,张鑫.基于改进MFO优化Attention-LSTM的超短期风电功率预测[J].电气工程学报, 2023, 18(3):358-368.
[2] 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.
[3] 滕金保,孔韦韦,田乔鑫,et al.基于LSTM-Attention与CNN混合模型的文本分类方法[J].计算机工程与应用, 2021, 57(14):8.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2011-0037.
[4] 唐宇峰,陈星红,蔡宇,等.基于时序分解和SSA-LSTM-Attention模型的尾矿坝位移预测[J].科学技术与工程, 2023, 23(29):12753-12759.
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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
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类