💥💥💞💞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

一、研究背景与意义

二、技术原理与模型结构

1. 鱼鹰优化算法(OOA)

2. CNN-BiLSTM-Attention模型

三、研究内容与方法

1. 数据预处理

2. 模型构建

3. 参数优化

4. 模型训练与评估

四、实验结果与分析

五、结论与展望

📚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

基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究是一个结合了多种先进技术的复杂课题，旨在通过优化深度学习模型的参数配置，提升风电功率预测的准确性。以下是对该研究的详细探讨：

一、研究背景与意义

风电作为一种清洁、可再生的能源，其开发和利用对于缓解能源危机、减少环境污染具有重要意义。然而，风电功率的波动性给电力系统的稳定运行带来了挑战，因此，准确预测风电功率成为了一个重要的研究方向。基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiLSTM-Attention模型的风电功率预测方法，旨在通过优化模型参数，提高预测精度，为电力系统的调度和管理提供可靠依据。

二、技术原理与模型结构

1. 鱼鹰优化算法(OOA)

鱼鹰优化算法(OOA)是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于鱼鹰捕食行为中的智能搜索策略。该算法通过模拟鱼鹰的飞行模式、捕食策略和领域感知能力，在搜索空间中有效地找到全局最优解。OOA具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数少等优点，适用于解决复杂的优化问题。

2. CNN-BiLSTM-Attention模型

CNN-BiLSTM-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)的优点，形成了一个强大的深度学习架构。其中，CNN用于提取风电功率数据的空间特征，BiLSTM用于捕获时间序列数据中的长期依赖关系，而Attention机制则用于识别关键特征，提高模型的预测精度。

三、研究内容与方法

1. 数据预处理

对风电功率数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以确保数据的质量和一致性。

2. 模型构建

构建CNN-BiLSTM-Attention模型，并设置初始参数。其中，CNN层用于提取输入数据的空间特征，BiLSTM层用于捕获时间序列数据中的长期依赖关系，Attention层用于识别关键特征。

3. 参数优化

利用鱼鹰优化算法(OOA)对CNN-BiLSTM-Attention模型的参数进行优化。通过模拟鱼鹰的捕食行为，在搜索空间中不断调整模型参数，以找到最优解。

4. 模型训练与评估

使用预处理后的风电功率数据对模型进行训练，并通过评价指标（如均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE等）对模型的预测性能进行评估。

四、实验结果与分析

实验结果表明，基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiLSTM-Attention模型的风电功率预测方法在不同数据集上均表现出优异的预测性能。相比于传统方法和未优化的深度学习模型，该方法在预测精度和稳定性方面均有显著提升。

五、结论与展望

本研究提出了一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiLSTM-Attention模型的风电功率预测方法，并通过实验验证了其有效性。未来研究可以进一步探索更加有效的特征提取方法和优化算法，以进一步提升风电功率预测的精度和稳定性。同时，还可以将该方法应用于其他领域的时间序列预测问题中，以拓展其应用范围和价值。

📚2 运行结果

采用前10个样本的所有特征，去预测下一个样本的发电功率。

部分代码：

layers0 = [ ...
    % 输入特征
    sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input')   %输入层设置
    sequenceFoldingLayer('name','fold')         %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。
    % CNN特征提取
    convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1')  %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长
    batchNormalizationLayer('name','batchnorm1')  % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸
    reluLayer('name','relu1')       % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题
      % 池化层
    maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool')   % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式
    % 展开层
    sequenceUnfoldingLayer('name','unfold')       %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复
    %平滑层
    flattenLayer('name','flatten')
    
    bilstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1') 
    selfAttentionLayer(1,2)          %创建一个单头，2个键和查询通道的自注意力层  
    dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1')        % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入

    fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect')   % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %
    regressionLayer('Name','output')    ];

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]许亮,任圆圆,李俊芳.基于NGO-CNN-BiLSTM神经网络的动态质子交换膜燃料电池剩余使用寿命预测[J].汽车工程师, 2024(003):000.

[2]王彦快,孟佳东,张玉,等.基于GADF与2D CNN-改进SVM的道岔故障诊断方法研究[J].铁道科学与工程学报, 2024, 21(7).

[3]范高锋,王伟胜,刘纯,等.基于人工神经网络的风电功率预测[J].中国电机工程学报, 2008, 28(34):6.DOI:CNKI:SUN:ZGDC.0.2008-34-020.

[4]徐曼,乔颖,鲁宗相.短期风电功率预测误差综合评价方法[J].电力系统自动化, 2011, 35(12):20-26.

🌈4 Matlab代码、数据

资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取