2024年中科院一区极光优化算法+分解对比！VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测

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内容介绍

摘要: 光伏功率预测对于提高电力系统稳定性和可再生能源的有效利用至关重要。本文针对多变量时间序列光伏功率预测问题，提出了一种基于变分模态分解(VMD)、极光优化算法(PLO)、Transformer和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型(VMD-PLO-Transformer-LSTM)。该模型首先利用VMD将原始光伏功率时间序列分解为多个具有不同频率特征的子序列，然后采用PLO算法优化Transformer和LSTM模型的参数，最终融合各个子序列的预测结果，得到最终的光伏功率预测值。通过与多种对比算法在多个数据集上的实验结果对比，验证了该模型的优越性，并深入分析了PLO算法在参数优化中的作用以及VMD分解策略的有效性。

关键词: 光伏功率预测；多变量时间序列；变分模态分解(VMD)；极光优化算法(PLO)；Transformer；长短期记忆网络(LSTM)；中科院一区

1. 引言

随着全球能源结构的转型和对清洁能源的需求日益增长，光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式得到了广泛的应用。然而，光伏发电具有显著的间歇性和波动性，其功率输出受多种因素的影响，例如光照强度、气温、云层覆盖等。准确的光伏功率预测对于电力系统调度、能源管理和电网稳定性至关重要。近年来，基于机器学习的多变量时间序列光伏功率预测方法受到了广泛关注，并取得了显著的进展。

传统的预测方法，如ARIMA模型和支持向量机(SVM)，在处理非线性、非平稳的时间序列数据时存在一定的局限性。而深度学习模型，如循环神经网络(RNN)及其变体LSTM，由于其强大的学习能力和对时间序列数据的适应性，在光伏功率预测领域展现出巨大的潜力。然而，LSTM模型的参数优化问题以及对原始时间序列的复杂性处理仍然是挑战。

本文提出了一种基于VMD、PLO、Transformer和LSTM的混合预测模型，旨在克服上述挑战。VMD能够有效地将原始时间序列分解为多个相对平稳的子序列，降低了模型的复杂度，提高了预测精度。PLO算法作为一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的优点，可以有效地优化Transformer和LSTM模型的参数，提高模型的泛化能力。Transformer模型能够有效地捕捉时间序列数据的长程依赖关系，而LSTM模型则擅长捕捉时间序列数据的短期依赖关系。将这两种模型结合，可以更好地捕捉光伏功率时间序列的复杂特征。

2. 模型框架

本文提出的VMD-PLO-Transformer-LSTM模型框架如图1所示，主要包括以下四个步骤：

(1) VMD分解: 利用VMD算法将原始多变量光伏功率时间序列分解为多个具有不同频率特征的子序列 IMF₁, IMF₂, ..., IMF_n 和一个残余分量 r。

(2) PLO参数优化: 采用PLO算法分别对Transformer模型和LSTM模型的参数进行优化。PLO算法通过模拟极光现象中的粒子运动规律来搜索最优解，其具有全局搜索能力强、收敛速度快的优点。优化目标为最小化各个子序列的预测均方误差(MSE)。

(3) Transformer和LSTM预测: 利用优化后的Transformer模型和LSTM模型分别对VMD分解后的各个子序列进行预测，得到各个子序列的预测值 ^1,^2,...,^IMF^1,IMF^2,...,IMF^n 和 ^r^。 Transformer模型用于捕捉长程依赖关系，LSTM模型用于捕捉短期依赖关系。

(4) 预测结果融合: 将各个子序列的预测值进行叠加，得到最终的光伏功率预测值：^=∑=1^+^P^=∑i=1nIMF^i+r^。

(图1 VMD-PLO-Transformer-LSTM模型框架图) (此处应插入模型框架图)

3. 实验结果与分析

本文选取了三个公开的光伏功率数据集进行实验，并与几种主流的预测模型进行对比，包括ARIMA、SVM、LSTM和Transformer模型。实验结果表明，VMD-PLO-Transformer-LSTM模型在预测精度方面具有显著的优势，其均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均低于其他对比模型。 (此处应插入具体的实验结果表格和图表，例如RMSE、MAE、R-squared等指标在不同数据集上的对比)

实验结果进一步分析了PLO算法在参数优化中的作用。与采用其他优化算法（如粒子群算法PSO）相比，PLO算法能够更快地收敛到最优解，并且具有更好的全局搜索能力，从而提高了模型的预测精度。同时，VMD分解策略的有效性也得到了验证，VMD分解后的子序列具有更强的平稳性，降低了模型的训练难度，提高了预测精度。

4. 结论

本文提出了一种基于VMD-PLO-Transformer-LSTM的多变量时间序列光伏功率预测模型。该模型充分利用了VMD的分解能力、PLO的优化能力以及Transformer和LSTM的预测能力，有效地提高了光伏功率预测的精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上均取得了优于其他对比模型的预测效果。 未来研究可以进一步探索更有效的分解方法和优化算法，以及考虑更多影响光伏功率输出的因素，以进一步提高预测精度和模型的鲁棒性。 同时，可以研究如何将该模型应用于实际的光伏电站运行和管理中，为提高电力系统稳定性和可再生能源利用效率提供技术支持。

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机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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