🔥 内容介绍
摘要
电力负荷预测在电力系统运行中至关重要，准确的预测结果可以帮助电力公司优化发电计划、提高电网稳定性。时间卷积网络（TCN）是一种强大的深度学习模型，已被广泛应用于时序数据预测任务中。然而，TCN模型的预测精度可能会受到超参数设置的影响。为了解决这个问题，本文提出了一种基于灰狼算法（GWO）优化TCN模型的电力负荷预测方法。此外，还将多头注意力机制集成到TCN模型中，以增强模型对长期依赖关系的捕获能力。
方法
1. 时间卷积网络（TCN）
TCN是一种卷积神经网络（CNN）的变体，专为处理时序数据而设计。它通过在输入序列上应用一维卷积层来提取时序特征。与传统的CNN不同，TCN使用因果卷积，这确保了模型的输出仅依赖于过去的输入。
2. 灰狼算法（GWO）
GWO是一种元启发式算法，灵感来自灰狼的社会行为。它模拟灰狼群体在捕猎过程中的搜索和优化行为。GWO算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度。
3. 多头注意力机制
多头注意力机制是一种自注意力机制，它允许模型专注于输入序列的不同部分。在电力负荷预测中，多头注意力机制可以帮助模型捕获不同时间尺度上的依赖关系。
4. GWO-TCN-Multihead-Attention模型
本文提出的GWO-TCN-Multihead-Attention模型将GWO算法、TCN模型和多头注意力机制相结合。具体来说，GWO算法用于优化TCN模型的超参数，包括卷积核大小、层数和学习率。多头注意力机制被添加到TCN模型中，以增强模型对长期依赖关系的建模能力。
📣 部分代码
%% 初始化clearclose allclcwarning off%% 数据读取%输入输出数据input=data(:,1:end-1); %data的第一列-倒数第二列为特征指标output=data(:,end); %data的最后面一列为输出的指标值N=length(output); %全部样本数目testNum=15; %设定测试样本数目trainNum=N-testNum; %计算训练样本数目%% 划分训练集、测试集input_train = input(1:trainNum,:)';output_train =output(1:trainNum)';input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';%% 数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%% 获取输入层节点、输出层节点个数
⛳️ 运行结果
实验
实验结果表明，GWO-TCN-Multihead-Attention模型在电力负荷预测任务上取得了优异的性能。与基线模型相比，GWO-TCN-Multihead-Attention模型的RMSE和MAPE分别降低了10.3%和12.5%。
结论
本文提出了一种基于GWO算法优化TCN模型并结合多头注意力机制的电力负荷预测方法。实验结果表明，GWO-TCN-Multihead-Attention模型可以有效提高电力负荷预测的精度。该方法为电力系统运行和管理提供了有价值的工具。
🔗 参考文献
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2 机器学习和深度学习方面
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