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基于改进MFO优化Attention-LSTM的超短期风电功率预测
1
作者
宋立业
鞠亚东
张鑫
《电气工程学报》
CSCD
2023年第3期358-368,共11页
针对风电功率的不确定性问题,提出一种基于改进飞蛾扑火算法(Moth-flame optimization,MFO)优化注意力机制长短时神经网络(Attention long short-term memory,Attention-LSTM)的风电功率超短期预测方法。首先利用自适应噪声完全集合经...
针对风电功率的不确定性问题,提出一种基于改进飞蛾扑火算法(Moth-flame optimization,MFO)优化注意力机制长短时神经网络(Attention long short-term memory,Attention-LSTM)的风电功率超短期预测方法。首先利用自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)将原始功率数据分解为多个模态分量(Intrinsic mode functions,IMF),以消除不同分量间的影响,再计算各个分量的样本熵,将样本熵近似的值合并,以降低运算规模;然后,通过引入Chebyshev混沌映射、柯西变异、基于Sigmoid函数的惯性权值来对传统的飞蛾扑火算法进行改进,并将改进的飞蛾扑火算法与传统MFO、粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)进行比较,证明其寻优能力有了很大提升;最后,将Attention机制用于计算LSTM神经网络隐层状态的不同权重,利用改进飞蛾扑火优化算法优化Attention-LSTM的超参数,分别对合并后的IMF分量进行建模,将各分量模型叠加得到最终功率预测曲线。对锦州某风电场的功率实测数据进行仿真分析,结果表明,所提模型具有较高的预测精度,对实际工程具有一定的借鉴意义。
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关键词
风电功率
Attention机制
混沌映射
柯西变异
改进mfo算法
LSTM
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职称材料
基于改进飞蛾扑火算法的区域水资源优化配置模型研究
被引量：
16
2
作者
吴云
吴梦烟
+2 位作者
杨侃
仲晓林
张天衍
《中国农村水利水电》
北大核心
2019年第9期8-13,共6页
为解决复杂的区域水资源优化配置问题,以区域缺水率最小和污染物排放量最小为目标函数建立了水资源优化配置模型,并以汾河下游谷地供水区为例,预测其在规划水平年20%、50%、75%和95%来水频率下的供需水量。针对飞蛾扑火算法(MFO)存在的...
为解决复杂的区域水资源优化配置问题,以区域缺水率最小和污染物排放量最小为目标函数建立了水资源优化配置模型,并以汾河下游谷地供水区为例,预测其在规划水平年20%、50%、75%和95%来水频率下的供需水量。针对飞蛾扑火算法(MFO)存在的搜索耗时较长、易陷入局部最优的问题,改进其烛火更新公式及对数螺旋函数。通过对群智能算法中常用的测试函数做仿真实验,对比分析了改进前后MFO算法的寻优结果,并采用改进的MFO算法对模型进行求解。实例结果表明,所构建的区域水资源优化配置模型合理有效,改进的飞蛾扑火算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置领域。
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关键词
改进mfo算法
水资源优化配置
多目标优化
群智能优化
算法
自适应权重
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职称材料
题名
基于改进MFO优化Attention-LSTM的超短期风电功率预测
1
作者
宋立业
鞠亚东
张鑫
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
鲁能新能源(集团)有限公司河北分公司
出处
《电气工程学报》
CSCD
2023年第3期358-368,共11页
基金
辽宁省自然科学基金(2019-ZD-0039)
辽宁省教育厅科学研究基础研究(LJ2020JCL003)资助项目。
文摘
针对风电功率的不确定性问题,提出一种基于改进飞蛾扑火算法(Moth-flame optimization,MFO)优化注意力机制长短时神经网络(Attention long short-term memory,Attention-LSTM)的风电功率超短期预测方法。首先利用自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)将原始功率数据分解为多个模态分量(Intrinsic mode functions,IMF),以消除不同分量间的影响,再计算各个分量的样本熵,将样本熵近似的值合并,以降低运算规模;然后,通过引入Chebyshev混沌映射、柯西变异、基于Sigmoid函数的惯性权值来对传统的飞蛾扑火算法进行改进,并将改进的飞蛾扑火算法与传统MFO、粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)进行比较,证明其寻优能力有了很大提升;最后,将Attention机制用于计算LSTM神经网络隐层状态的不同权重,利用改进飞蛾扑火优化算法优化Attention-LSTM的超参数,分别对合并后的IMF分量进行建模,将各分量模型叠加得到最终功率预测曲线。对锦州某风电场的功率实测数据进行仿真分析,结果表明,所提模型具有较高的预测精度,对实际工程具有一定的借鉴意义。
关键词
风电功率
Attention机制
混沌映射
柯西变异
改进mfo算法
LSTM
Keywords
Wind power
Attention mechanism
chaos mapping
Cauchy mutation
improved
mfo
algorithm
long short-term memory
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进飞蛾扑火算法的区域水资源优化配置模型研究
被引量：
16
2
作者
吴云
吴梦烟
杨侃
仲晓林
张天衍
机构
山西水利职业技术学院
河海大学水文水资源学院
扬州市勘测设计研究院有限公司
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2019年第9期8-13,共6页
基金
山西省水利科学技术计划项目“复杂大水网水库群联合优化调度关键技术研究”(2017DSW02)
云南省水利厅科技项目“水资源综合节水与非常规水源利用研究”
文摘
为解决复杂的区域水资源优化配置问题,以区域缺水率最小和污染物排放量最小为目标函数建立了水资源优化配置模型,并以汾河下游谷地供水区为例,预测其在规划水平年20%、50%、75%和95%来水频率下的供需水量。针对飞蛾扑火算法(MFO)存在的搜索耗时较长、易陷入局部最优的问题,改进其烛火更新公式及对数螺旋函数。通过对群智能算法中常用的测试函数做仿真实验,对比分析了改进前后MFO算法的寻优结果,并采用改进的MFO算法对模型进行求解。实例结果表明,所构建的区域水资源优化配置模型合理有效,改进的飞蛾扑火算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置领域。
关键词
改进mfo算法
水资源优化配置
多目标优化
群智能优化
算法
自适应权重
Keywords
improved moth-flame optimization algorithm
water resources optimized allocation
multi-objective optimization
group intelligent optimization algorithm
adaptive weight
分类号
TV213.9 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MFO优化Attention-LSTM的超短期风电功率预测
宋立业
鞠亚东
张鑫
《电气工程学报》
CSCD
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进飞蛾扑火算法的区域水资源优化配置模型研究
吴云
吴梦烟
杨侃
仲晓林
张天衍
《中国农村水利水电》
北大核心
2019
16
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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