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🔥 内容介绍

随着可再生能源的快速发展，风能被广泛应用于发电领域。然而，风电功率的波动性和不确定性给电力系统的稳定性带来了挑战。因此，准确预测风电功率对于电力系统的运行和调度至关重要。在本文中，我们将介绍一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络（WOA-CNN-BiLSTM-Attention）来实现风电功率的多输入单输出回归预测。

首先，让我们来了解一下所使用的各种技术和算法。鲸鱼算法是一种基于自然界鲸鱼行为的优化算法，通过模拟鲸鱼的觅食行为来寻找最优解。这种算法具有较强的全局搜索能力和快速收敛性，适用于解决复杂的优化问题。卷积神经网络（CNN）是一种常用于图像识别和模式识别的深度学习模型，它通过局部感知野和权值共享的方式有效提取输入数据的特征。长短记忆网络（LSTM）是一种能够处理序列数据的循环神经网络，它通过记忆单元和门控机制来捕捉长期依赖关系。注意力机制是一种能够自动学习输入数据中重要信息的机制，它可以根据输入数据的不同重要性对其进行加权处理。

在本文的方法中，我们首先使用鲸鱼算法对WOA-CNN-BiLSTM-Attention模型进行优化。该模型的输入包括风速、风向、温度、湿度等多个因素，输出为风电功率。通过卷积神经网络层，我们可以从输入数据中提取空间特征。接下来，通过双向长短记忆网络层，我们可以捕捉输入数据的时序特征。然后，我们引入注意力机制来自动学习输入数据的重要性，并对其进行加权处理。最后，通过全连接层将提取的特征映射到风电功率的预测值。

为了验证WOA-CNN-BiLSTM-Attention模型的性能，我们使用了真实的风电功率数据集进行实验。实验结果表明，与传统的回归预测方法相比，我们的模型在预测精度和稳定性方面取得了显著的改进。这表明该模型能够有效地利用多输入数据来预测风电功率，并具有较强的泛化能力。

总之，本文介绍了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络（WOA-CNN-BiLSTM-Attention）来实现风电功率的多输入单输出回归预测。该模型在风电功率预测方面具有较高的准确性和稳定性，可以为电力系统的运行和调度提供重要的参考。未来的研究可以进一步探索其他优化算法和深度学习模型的组合，以提高风电功率预测的性能和效果。

📣 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] 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.

[2] 胡阳,胡耀宗,程逸,等.基于FD-AT-LSTM的大型风电机组变频器温度状态监测[J].动力工程学报, 2023, 43(9):1207-1215.DOI:10.19805/j.cnki.jcspe.2023.09.014.

[3] 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.

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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

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

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

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

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合