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内容介绍

随着全球对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。风电是利用风能将其转化为电能的过程，而风电预测则是对未来一段时间内的风电发电量进行预测。准确的风电预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，优化电力系统的运行，提高能源利用效率。

然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电预测一直是一个具有挑战性的问题。传统的风电预测方法主要基于统计学模型或物理模型，这些方法在一定程度上可以提供一定的预测准确性，但往往受限于模型的假设和参数选择的主观性。近年来，随着机器学习和深度学习的快速发展，基于数据驱动的方法在风电预测中得到了广泛应用。

本文将介绍一种基于鹈鹕算法优化长短时记忆POA-LSTM（Peafowl Optimized Attention-based Long Short-Term Memory）的风电数据预测算法。这种算法结合了鹈鹕算法和长短时记忆网络（LSTM），通过对风电数据进行建模和训练，可以实现对未来一段时间内的风电发电量进行准确预测。

首先，我们来介绍一下鹈鹕算法。鹈鹕算法是一种基于自然界生物鹈鹕的行为特点而设计的优化算法。鹈鹕在觅食时会根据食物的分布情况和飞行速度进行调整，以实现最佳的觅食效率。将鹈鹕的觅食行为转化为优化算法，可以应用于解决各种优化问题。在本文中，我们利用鹈鹕算法来优化POA-LSTM模型的参数，以提高风电预测的准确性。

接下来，我们介绍一下POA-LSTM模型。长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它可以有效地处理序列数据中的长期依赖关系。POA-LSTM模型在传统的LSTM模型基础上引入了注意力机制，通过对输入序列中不同位置的信息进行加权，可以更好地捕捉到与风电预测相关的重要特征。

算法流程如下：

1. 数据预处理：首先，我们对原始的风电数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据归一化等步骤。这些步骤旨在减少数据中的噪声和冗余信息，提取出对风电预测有用的特征，并将数据转化为统一的尺度。

2. 鹈鹕算法优化：利用鹈鹕算法对POA-LSTM模型的参数进行优化。鹈鹕算法通过模拟鹈鹕的觅食行为，实现对参数空间的搜索和优化。通过多次迭代和适应度评估，找到最优的参数组合，以提高风电预测的准确性。

3. 模型训练：使用优化后的POA-LSTM模型对预处理后的风电数据进行训练。训练过程中，模型通过学习风电数据的历史信息和特征，建立起对未来风电发电量的预测模型。通过反向传播算法和梯度下降优化算法，不断调整模型的权重和偏置，以最小化预测误差。

4. 预测结果评估：使用训练好的POA-LSTM模型对测试集中的风电数据进行预测，并与实际观测值进行对比。通过计算预测误差指标，如均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），评估模型的预测准确性。

通过对比实验结果，我们可以看到，优化后的POA-LSTM模型相比传统的风电预测方法具有更高的预测准确性和稳定性。这得益于鹈鹕算法的优化和POA-LSTM模型的特点，使得模型能够更好地捕捉到风电数据中的重要特征和变化规律。

总结起来，本文介绍了一种基于鹈鹕算法优化长短时记忆POA-LSTM的风电数据预测算法。通过对风电数据进行建模和训练，该算法可以实现对未来一段时间内的风电发电量进行准确预测。实验结果表明，优化后的POA-LSTM模型相比传统方法具有更高的预测准确性和稳定性，为风电预测提供了一种有效的解决方案。未来，我们可以进一步研究和改进该算法，以提高其在实际应用中的性能和可靠性。

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] 俞敏,王晓霞.CS算法优化VMD-BiLSTM-AM的光伏功率预测[J].计算机系统应用, 2023, 32(2):9.

[2] 高毅,唐超,陈锐,等.NMS-RLM改进黏菌算法优化CNN-BiLSTM的风电机组振动特征预测方法:202310520109[P][2023-10-31].

[3] 许春冬,王茹霞,徐锦武,等.融合注意力机制的CS-BiLSTM深度回声消除算法[J].现代电子技术, 2023, 46(5):55-59.

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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

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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