Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）
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物理应用 机器学习
内容介绍
风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要基础。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）的风电功率预测模型。该模型融合了雾凇算法、卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制的优势，能够有效捕捉风电功率时间序列数据的局部特征和长期依赖关系，并增强模型对重要特征的关注度。实验结果表明，该模型在多个真实风电场数据集上取得了优异的预测性能，优于现有的主流风电功率预测模型。
1. 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。风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要基础。然而，风电功率受风速、风向等气象因素影响较大，具有高度的不确定性和波动性，给风电功率预测带来了很大的挑战。
近年来，机器学习技术在风电功率预测领域得到了广泛应用。卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）等深度学习模型因其强大的特征提取和序列学习能力而备受关注。然而，现有的风电功率预测模型仍存在一些不足，例如：
无法有效捕捉风电功率时间序列数据的局部特征和长期依赖关系。
对重要特征的关注度不足，导致预测精度受限。
2. RIME-CNN-LSTM-Attention 模型
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）的风电功率预测模型。该模型由以下几个部分组成：
2.1 雾凇算法
雾凇算法是一种基于种群的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部开发能力。本文采用雾凇算法优化 CNN 的超参数，包括卷积核大小、步长和激活函数等，以提升 CNN 的特征提取能力。
2.2 卷积神经网络
CNN 是一种擅长提取局部特征的神经网络。本文采用 CNN 提取风电功率时间序列数据的局部特征，包括趋势、周期性和局部波动等。
2.3 长短记忆网络
LSTM 是一种擅长学习长期依赖关系的神经网络。本文采用 LSTM 学习风电功率时间序列数据的长期依赖关系，例如季节性变化和天气变化等。
2.4 注意力机制
注意力机制是一种能够增强模型对重要特征关注度的机制。本文采用注意力机制对 LSTM 的输出进行加权，提升模型对重要特征的关注度，从而提高预测精度。
3. 实验结果
本文在多个真实风电场数据集上对 RIME-CNN-LSTM-Attention 模型进行了实验评估。实验结果表明，该模型在以下方面取得了优异的预测性能：
-
准确性： RIME-CNN-LSTM-Attention 模型的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）明显优于现有的主流风电功率预测模型。
-
鲁棒性： RIME-CNN-LSTM-Attention 模型对不同风电场和气象条件具有较强的鲁棒性，能够稳定地输出准确的预测结果。
-
效率： RIME-CNN-LSTM-Attention 模型的训练和预测时间较短，能够满足实际风电功率预测的实时性要求。
4. 结论
本文提出的 RIME-CNN-LSTM-Attention 风电功率预测模型融合了雾凇算法、卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制的优势，能够有效捕捉风电功率时间序列数据的局部特征和长期依赖关系，并增强模型对重要特征的关注度。实验结果表明，该模型在多个真实风电场数据集上取得了优异的预测性能，优于现有的主流风电功率预测模型。该模型为风电功率预测提供了新的思路，有助于提高风电场安全稳定运行和电网调度的效率。
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] 李卓,叶林,戴斌华,等.基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络超短期风电功率预测方法[J].高电压技术, 2022(6):2117-2127.
[2] 宋新甫,关洪浩,任娟,等.一种基于attention机制的CNN-LSTM短期风电功率预测方法:CN202110564394.3[P].CN202110564394.3[2024-03-30].
[3] 钱勇生,邵洁,季欣欣,等.基于LSTM-Attention网络的短期风电功率预测[J].电机与控制应用, 2019, 46(9):6.DOI:CNKI:SUN:ZXXD.0.2019-09-017.
[4] 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.
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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