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💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
⛳️赠与读者
💥1 概述
1. 研究背景与风电功率预测技术难点
2. 核心算法与模型原理
2.1 蜣螂优化算法（DBO）
2.2 CNN-BiGRU-Attention模型
3. DBO优化CNN-BiGRU-Attention的机制
3.1 优化目标与参数映射
3.2 优化流程
3.3 改进策略（针对DBO缺陷）
4. 实验设计与性能验证
4.1 数据集与评估指标
4.2 实验结果对比
5. 挑战与未来方向
6. 结论
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码、数据
⛳️赠与读者
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
基于蜣螂优化算法(DBO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究是一个结合了先进优化技术和深度学习模型的创新性课题，旨在提高风电功率预测的准确性与效率。
1. 研究背景与风电功率预测技术难点
风电功率预测对电力系统调度和稳定性至关重要，但其面临以下核心挑战：
数据复杂性：风速、风向、温度等多源气象数据具有强非线性和非平稳性。NWP数据局限：数值天气预报（NWP）更新频率低（1-3小时），难以满足超短期预测需求。模型泛化不足：传统统计方法（如时间序列分析）和物理模型（如CFD模拟）难以捕捉复杂时序特征。
现有方法对比：
方法类型代表算法优势局限性统计方法卡尔曼滤波、指数平滑计算简单忽略气象动态变化物理模型CFD模拟、功率曲线法基于物理机制依赖高精度NWP，实时性差机器学习SVM、随机森林处理非线性关系特征提取能力有限深度学习LSTM、CNN捕捉长期依赖关系超参数敏感，易过拟合混合模型CNN-BiGRU-Attention多尺度特征融合需优化超参数提升精度
混合模型成为当前研究热点，而CNN-BiGRU-Attention因其结构优势被广泛应用。
2. 核心算法与模型原理
2.1 蜣螂优化算法（DBO）
DBO是一种新型群智能算法，模拟蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为：
位置更新公式（滚球行为）：
其中 a 为自然系数（a=1 无偏离，a=−1 偏离原方向），Δx 模拟光强变化。
关键机制：
障碍规避：动态调整路径避免局部最优。 算法优势：
收敛速度快，寻优能力强。适用于高维参数优化问题（如神经网络超参数调优）。
2.2 CNN-BiGRU-Attention模型
该模型通过三级结构提取时序特征：
CNN层：卷积核提取局部空间特征（如风速突变点），降低数据维度。
BiGRU层：双向门控循环单元捕获前后向长期依赖关系，解决梯度消失问题。Attention层：加权关键时间步（如风速峰值时段），提升特征重要性感知。
性能表现（对比实验）：
模型MAPE(%)RMSE(%)R²GRU0.3520.1420.972BiGRU0.2180.0980.985BiGRU-Attention0.1890.0780.989CNN-BiGRU-Attention0.1670.0570.993
数据表明，该模型在波动剧烈的波峰/波谷阶段预测误差降低约20%。
3. DBO优化CNN-BiGRU-Attention的机制
3.1 优化目标与参数映射
DBO通过调整以下参数提升模型性能：
连续参数：BiGRU学习率、Attention权重衰减系数。离散参数：CNN卷积核数量、BiGRU隐藏层维度。适应度函数：最小化预测误差（MAPE/RMSE）或最大化R²。
3.2 优化流程
初始化：
设置蜣螂种群数量（通常50–100）、最大迭代次数（100–200）、感知半径。 迭代搜索：
滚球行为：全局探索超参数空间。觅食行为：局部微调Attention权重（参考公式）。偷窃行为：跳出局部最优。 参数传递：最优超参数组合输入CNN-BiGRU-Attention训练。
3.3 改进策略（针对DBO缺陷）
柯西高斯变异：当算法停滞时引入变异（）避免早熟收敛。多策略融合：结合麻雀算法追随者机制提升收敛精度。
4. 实验设计与性能验证
4.1 数据集与评估指标
数据源：宁夏麻黄山风电场（2017年）或比利时Elia Group（2022年）数据，分辨率15分钟。评估指标：
4.2 实验结果对比
优化方法MAPE(%)RMSE(MW)R²未优化模型8.9245.310.872PSO优化7.1538.670.903DBO优化5.8329.450.941
关键结论：
DBO优化后模型在非平稳数据段（如风速骤变）误差降低36%。注意力权重分布显示，DBO强化了对极端天气特征的关注（如台风前气压骤降）。
5. 挑战与未来方向
数据依赖性：
NWP精度不足仍是主要误差源，需融合卫星遥感数据提升初始输入质量。 算法改进：
DBO在处理超高维参数（如>100维）时收敛速度下降，可引入量子计算优化。 模型扩展：
结合图神经网络（GNN）建模风电场空间拓扑关系。
6. 结论
DBO通过仿生行为策略高效优化CNN-BiGRU-Attention的超参数，解决了传统方法依赖经验调参的问题。在宁夏风电场实验中，优化后模型MAPE降至5.83%，较基准提升34.5%。未来工作需进一步探索DBO与多模态数据（如雷达图像）的协同优化机制，以应对复杂气象场景的预测需求。
📚2 运行结果
部分代码：
% 指标计算 disp('…………训练集误差指标…………') [mae1,rmse1,mape1,error1]=calc_error(T_train1,T_sim1); fprintf('\n')
figure('Position',[200,300,600,200]) plot(T_train1); hold on plot(T_sim1) legend('真实值','预测值') title('CNN-BiGRU-ATTENTION训练集预测效果对比') xlabel('样本点') ylabel('发电功率')
disp('…………测试集误差指标…………') [mae2,rmse2,mape2,error2]=calc_error(T_test2,T_sim2); fprintf('\n')
figure('Position',[200,300,600,200]) plot(T_test2); hold on plot(T_sim2) legend('真实值','预测值') title('CNN-BiGRU-ATTENTION预测集预测效果对比') xlabel('样本点') ylabel('发电功率')
figure('Position',[200,300,600,200]) plot(T_sim2-T_test2) title('CNN-BiGRU-ATTENTION误差曲线图') xlabel('样本点') ylabel('发电功率')
%% 优化CNN-BiGRU-Attention
disp(' ') disp('优化CNN_BiLSTM_attention神经网络：')
%% 初始化参数 popsize=10; %初始种群规模 maxgen=8; %最大进化代数 fobj = @(x)objectiveFunction(x,numFeatures,outdim,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output); % 优化参数设置 lb = [0.001 10 2 2]; %参数的下限。分别是学习率，biGRU的神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核大小 ub = [0.01 50 50 10]; %参数的上限 dim = length(lb);%数量
% 可选：'DBO','GWO','OOA','PSO','SABO','SCSO','SSA','BWO','RIME','WOA','HHO','NGO';
[Best_score,Best_pos,curve]=NGO(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fobj); %修改这里的函数名字即可 setdemorandstream(pi);
%% 绘制进化曲线 figure plot(curve,'r-','linewidth',2) xlabel('进化代数') ylabel('均方误差') legend('最佳适应度') title('进化曲线')
%% 把最佳参数Best_pos回带 [~,optimize_T_sim] = objectiveFunction(Best_pos,numFeatures,outdim,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output); setdemorandstream(pi);
%% 比较算法预测值 str={'真实值','CNN-BiGRU-Attention','优化后CNN-BiGRU-Attention'}; figure('Units', 'pixels', ... 'Position', [300 300 860 370]); plot(T_test,'-','Color',[0.8500 0.3250 0.0980]) hold on plot(T_sim2,'-.','Color',[0.4940 0.1840 0.5560]) hold on plot(optimize_T_sim,'-','Color',[0.4660 0.6740 0.1880]) legend(str) set (gca,"FontSize",12,'LineWidth',1.2) box off legend Box off
%% 比较算法误差 test_y = T_test; Test_all = [];
y_test_predict = T_sim2; [test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y); Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];
y_test_predict = optimize_T_sim; [test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y); Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];
str={'真实值','CNN-BiGRU-Attention','优化后CNN-BiGRU-Attention'}; str1=str(2:end); str2={'MAE','MAPE','MSE','RMSE','R2'}; data_out=array2table(Test_all); data_out.Properties.VariableNames=str2; data_out.Properties.RowNames=str1; disp(data_out)
%% 柱状图 MAE MAPE RMSE 柱状图适合量纲差别不大的 color= [0.66669 0.1206 0.108 0.1339 0.7882 0.8588 0.1525 0.6645 0.1290 0.8549 0.9373 0.8275 0.1551 0.2176 0.8627 0.7843 0.1412 0.1373 0.2000 0.9213 0.8176 0.5569 0.8118 0.7882 1.0000 0.5333 0.5176]; figure('Units', 'pixels', ... 'Position', [300 300 660 375]); plot_data_t=Test_all(:,[1,2,4])'; b=bar(plot_data_t,0.8); hold on
for i = 1 : size(plot_data_t,2) x_data(:, i) = b(i).XEndPoints'; end
for i =1:size(plot_data_t,2) b(i).FaceColor = color(i,:); b(i).EdgeColor=[0.3353 0.3314 0.6431]; b(i).LineWidth=1.2; end
for i = 1 : size(plot_data_t,1)-1 xilnk=(x_data(i, end)+ x_data(i+1, 1))/2; b1=xline(xilnk,'--','LineWidth',1.2); hold on end
ax=gca; legend(b,str1,'Location','best') ax.XTickLabels ={'MAE', 'MAPE', 'RMSE'}; set(gca,"FontSize",10,"LineWidth",1) box off legend box off
🎉3 参考文献
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[3]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.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202104023.
[4]李艳、彭春华、傅裕、孙惠娟.基于CNN-LSTM网络模型的风电功率短期预测研究[J].华东交通大学学报, 2020, 37(4):7.DOI:CNKI:SUN:HDJT.0.2020-04-017.
[5]张子华,李琰,徐天奇,等.基于VMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测研究[J].云南民族大学学报：自然科学版, 2023.
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