Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法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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内容介绍

光伏功率预测是光伏电站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鱼鹰算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（OOA-CNN-LSTM-Attention）的光伏功率多输入单输出回归预测模型。该模型充分利用了光伏功率时序数据的时空特征，提高了预测精度。

引言

随着可再生能源的快速发展，光伏发电已成为重要的清洁能源。光伏功率预测对于光伏电站的优化运行和电网调度具有重要意义。然而，光伏功率受天气、地理位置等多种因素影响，具有高度不确定性和波动性，给预测带来了挑战。

模型结构

OOA-CNN-LSTM-Attention 模型由以下部分组成：

• **鱼鹰算法优化器：**鱼鹰算法是一种仿生优化算法，用于优化 CNN-LSTM-Attention 模型的参数。

• **卷积神经网络（CNN）：**CNN 提取光伏功率时序数据的局部特征，增强模型对局部变化的捕捉能力。

• **长短记忆网络（LSTM）：**LSTM 捕捉光伏功率时序数据的长期依赖关系，提高模型对长期趋势的预测能力。

• **注意力机制：**注意力机制赋予模型重点关注对预测结果影响较大的特征，提高模型的解释性和鲁棒性。

模型训练

模型训练过程如下：

1. 使用鱼鹰算法优化 CNN-LSTM-Attention 模型的参数。

2. 将历史光伏功率时序数据和相关气象数据作为模型输入。

3. 模型通过反向传播算法更新权重，最小化预测误差。

实验结果

在真实光伏电站数据集上进行实验，与其他先进预测模型相比，OOA-CNN-LSTM-Attention 模型在以下方面表现出优越性：

• **更高的预测精度：**模型平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）明显低于其他模型。

• **更好的鲁棒性：**模型对光伏功率波动和异常值具有较强的鲁棒性。

• **更强的解释性：**注意力机制可视化了模型对不同特征的关注程度，增强了模型的可解释性。

结论

OOA-CNN-LSTM-Attention 模型是一种有效的光伏功率多输入单输出回归预测模型。该模型充分利用了光伏功率时序数据的时空特征，提高了预测精度和鲁棒性。模型的注意力机制增强了模型的可解释性，为光伏电站的优化运行和电网调度提供了有力的支持。

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

平均绝对误差mae为：              0.31344

均方误差mse为：                    0.12795

均方误差根rmse为：                0.3577

平均绝对百分比误差mape为：   34.7178 %

拟合优度/关联系数R为：           0.90307

平均绝对误差mae为：              0.14172

均方误差mse为：                    0.032589

均方误差根rmse为：                0.18052

平均绝对百分比误差mape为：   14.1304 %

拟合优度/关联系数R为：           0.93188

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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、 CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、 多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、 混 合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、 选址路径规划问题

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

2.10 DBN深度置信网络 时序、回归 预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络 时序、回归 预测

2.12 RF随机森林 时序、回归 预测和分类

2.13 BLS宽度学习 时序、回归 预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归 预测和分类

2.17 时序、回归 预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习 时序、回归 预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合