【风电预测】基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络WOA-CNN-LSTM实现风电功率预测附matlab代码
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内容介绍
在可再生能源领域，风能是一种重要的资源。风电场的建设和管理需要准确的风电功率预测，以便优化能源生产和分配。近年来，人工智能技术的发展为风电功率预测提供了新的可能性。本文将介绍一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络（WOA-CNN）结合长短记忆网络（LSTM）的方法，用于风电功率预测，并提供详细的步骤。
首先，让我们了解一下鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）。鲸鱼算法是一种基于自然界鲸鱼行为的优化算法，模拟了鲸鱼的觅食行为和社交行为。该算法通过模拟鲸鱼族群的搜索策略，可以在复杂的优化问题中找到最优解。在风电功率预测中，我们可以利用鲸鱼算法来优化卷积神经网络的参数，以提高预测准确性。
接下来，我们将介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的基本原理和应用。CNN是一种前馈神经网络，具有多层神经元和卷积层。它通过局部感知和权重共享的方式对输入数据进行处理，适用于图像和时间序列数据的分析。在风电功率预测中，我们可以使用CNN来提取风速和风向等特征，并进行功率预测。
然后，我们将介绍长短记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的原理和应用。LSTM是一种特殊的循环神经网络，可以有效地处理序列数据的长期依赖关系。在风电功率预测中，我们可以使用LSTM来捕捉风速和风向的时间序列变化，并预测未来的功率输出。
接下来，我们将详细介绍WOA-CNN-LSTM方法的步骤。首先，我们收集和预处理风速、风向和功率数据。然后，我们使用鲸鱼算法优化CNN的参数，以提取风速和风向的特征。接下来，我们使用LSTM模型来建模风速和风向的时间序列关系，并预测未来的功率输出。最后，我们评估模型的性能，并进行结果分析和讨论。
在实际应用中，我们可以使用该方法来进行风电功率预测，以优化风电场的运营和管理。通过准确预测风电功率，我们可以合理安排能源生产和分配，提高能源利用率和经济效益。
总结起来，本文介绍了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络的方法，用于风电功率预测。该方法结合了优化算法、卷积神经网络和循环神经网络的优势，可以提高风电功率预测的准确性和稳定性。希望这一方法能够为风电行业提供更好的决策支持和技术指导。
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
参考文献
[1] 王凤,尚若冰.基于EEMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测方法.CN202211072086.X[2023-10-28].
[2] 姚越,刘达.基于注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆网络的短期风电功率预测[J].现代电力, 2022(002):039.
[3] 张子华,李琰,徐天奇,等.基于麻雀算法优化的VMDCNNLSTM的短期风电功率研究[J].电气传动, 2023, 53(5):77-83.
[4] 贾睿,杨国华,郑豪丰,等.基于自适应权重的CNN-LSTM&GRU组合风电功率预测方法[J].中国电力, 2022, 55(5):47-56.