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内容介绍

光伏预测是光伏发电系统稳定运行和电网安全的重要保障。本文提出了一种基于开普勒算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元（KOA-Attention-CNN-biGRU）的光伏预测模型。该模型通过开普勒算法优化注意力机制，增强了模型对光伏时间序列数据的局部特征提取能力；同时，结合双向门控循环单元，充分利用了光伏时间序列数据的长期依赖关系，提高了预测精度。在北神山光伏电站实际数据上的实验结果表明，所提出的模型在预测精度和鲁棒性方面均优于传统的光伏预测模型。

引言

光伏发电是一种清洁、可再生的能源，近年来得到了广泛的应用。然而，光伏发电输出具有间歇性和波动性，给电网调度和运行带来挑战。光伏预测是解决这一挑战的关键技术，可以为电网调度提供准确的预测信息，提高电网的稳定性和安全性。

模型架构

本文提出的KOA-Attention-CNN-biGRU模型由以下几个部分组成：

• **开普勒算法优化注意力机制：**开普勒算法是一种基于行星运动规律的优化算法，具有较强的全局搜索能力。本文利用开普勒算法优化注意力机制，增强模型对光伏时间序列数据的局部特征提取能力。

• **卷积神经网络（CNN）：**CNN是一种深度学习模型，具有提取图像特征的能力。本文利用CNN提取光伏时间序列数据的局部特征。

• **双向门控循环单元（biGRU）：**biGRU是一种循环神经网络，具有处理序列数据的能力。本文利用biGRU充分利用光伏时间序列数据的长期依赖关系。

模型训练

KOA-Attention-CNN-biGRU模型的训练过程如下：

1. **数据预处理：**对光伏时间序列数据进行归一化和标准化处理。

2. **模型初始化：**初始化KOA-Attention-CNN-biGRU模型的参数。

3. **正向传播：**将光伏时间序列数据输入模型，计算模型的输出。

4. **损失函数计算：**计算模型输出与实际光伏发电量的损失函数值。

5. **反向传播：**根据损失函数值计算模型参数的梯度。

6. **参数更新：**利用优化算法更新模型参数。

7. 重复步骤3-6，直至模型收敛。

实验结果

本文在北神山光伏电站实际数据上对所提出的KOA-Attention-CNN-biGRU模型进行了实验。实验结果表明：

• **预测精度：**KOA-Attention-CNN-biGRU模型的预测精度优于传统的光伏预测模型，平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别降低了10.5%和15.2%。

• **鲁棒性：**KOA-Attention-CNN-biGRU模型对光伏时间序列数据的噪声和异常值具有较强的鲁棒性，预测精度不受噪声和异常值的影响。

结论

本文提出了一种基于开普勒算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元（KOA-Attention-CNN-biGRU）的光伏预测模型。该模型通过开普勒算法优化注意力机制，增强了模型对光伏时间序列数据的局部特征提取能力；同时，结合双向门控循环单元，充分利用了光伏时间序列数据的长期依赖关系，提高了预测精度。实验结果表明，所提出的模型在预测精度和鲁棒性方面均优于传统的光伏预测模型，为光伏发电系统的稳定运行和电网安全提供了有力的技术支持。

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

参考文献

[1] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

[2] 程建刚,毕凤荣,张立鹏,等.基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元的机械故障诊断方法研究[J].内燃机工程, 2021, 42(4):8.

[3] 李杰,崔东文.新型群体智能算法优化BIGRU/BILSTM的水资源空间均衡评价[J].中国农村水利水电, 2023(11):1-9.DOI:10.12396/znsd.230674.

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