SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

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内容介绍

光伏发电作为一种清洁能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色。准确预测光伏发电量对于提高光伏并网效率、优化电力调度和降低电力成本至关重要。然而，光伏发电受天气因素影响显著，具有强烈的非线性、随机性和波动性，给预测带来了巨大挑战。

为了克服这些挑战，本文提出了一种基于雪融算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络的预测模型，命名为SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention。该模型能够有效地捕捉光伏发电量的时间序列特征，并利用多头注意力机制提取关键信息，最终实现对光伏发电量的精准预测。

模型结构

该模型主要由以下几个部分组成：

• 卷积神经网络 (CNN)：CNN 能够提取光伏发电量的时间序列特征，例如趋势、季节性变化等。

• 长短记忆神经网络 (LSTM)：LSTM 能够有效地处理时间序列数据中的长距离依赖关系，并提取更深层的特征。

• 多头注意力机制 (Multihead Attention)：多头注意力机制能够从多个角度提取关键信息，并增强模型的预测能力。

• 雪融算法 (SAO)：SAO 是一种基于群体智能的优化算法，能够有效地优化模型参数，提高模型性能。

模型训练与预测

模型训练过程主要包括以下步骤：

1. 数据预处理: 对光伏发电量时间序列数据进行清洗、标准化等处理，为模型训练做准备。

2. 特征工程: 提取光伏发电量时间序列数据中的特征，例如历史数据、气象数据等。

3. 模型训练: 使用训练数据训练 SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型，并利用 SAO 算法优化模型参数。

4. 模型评估: 使用测试数据评估模型性能，并比较不同参数下的模型效果。

模型预测过程主要包括以下步骤：

1. 数据预处理: 对待预测的光伏发电量时间序列数据进行预处理。

2. 模型预测: 使用训练好的 SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型对待预测数据进行预测。

3. 结果后处理: 对模型预测结果进行反标准化，得到最终的光伏发电量预测结果。

优势与创新

相比于传统的光伏预测方法，SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型具有以下优势：

• 更强的特征提取能力: CNN 和 LSTM 能够提取更深层的特征，并有效地捕捉光伏发电量的时间序列特征。

• 更精准的预测能力: 多头注意力机制能够从多个角度提取关键信息，并增强模型的预测能力。

• 更优化的模型参数: SAO 算法能够有效地优化模型参数，提高模型性能。

实验结果

本文在实际光伏发电量数据上进行了实验，结果表明，SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型相比于其他常用模型，在预测精度方面具有显著优势。

结论

SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型能够有效地提高光伏发电量预测精度，为光伏发电并网和电力调度提供更精准的预测结果。未来可以进一步研究更先进的深度学习模型和优化算法，以进一步提高光伏发电量预测精度，为光伏发电的推广应用提供更强力的技术支持。

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 罗顺桦、王振雷、王昕.基于注意力机制的Multi-head CNN-LSTM软测量建模[C]//第31届中国过程控制会议(CPCC 2020).2020.

[2] 石庆研,张泽中,韩萍.基于时空特征融合的Encoder-Decoder多步4D短期航迹预测[J].信号处理, 2023, 39(11):2037-2048.

[3] 黄伟建,李永涛,黄远.基于混合神经网络和注意力机制的混沌时间序列预测[J].物理学报, 2021.DOI:10.7498/aps.70.20200899.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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