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内容介绍

风电功率预测是风电场安全稳定运行的重要保障，近年来，深度学习方法在风电功率预测领域取得了显著成果。本文提出了一种基于三角拓扑聚合算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（TTAO-CNN-LSTM-Attention）模型，用于风电功率多输入单输出回归预测。该模型首先利用三角拓扑聚合算法对原始数据进行特征提取，然后将提取的特征输入到卷积神经网络和长短记忆网络中进行特征学习，最后通过注意力机制对学习到的特征进行加权融合，得到最终的风电功率预测结果。实验结果表明，TTAO-CNN-LSTM-Attention模型在多个数据集上都取得了较好的预测精度，优于其他对比模型。

1. 引言

风电是重要的可再生能源，近年来发展迅速。风电功率预测是风电场安全稳定运行的重要保障，可以有效提高风电的利用率和经济效益。近年来，深度学习方法在风电功率预测领域取得了显著成果，其中卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）是应用最广泛的两种模型。CNN擅长提取数据的空间特征，而LSTM擅长提取数据的时序特征。为了更好地利用数据的空间和时序特征，近年来出现了将CNN和LSTM结合的模型，例如CNN-LSTM模型。

然而，CNN-LSTM模型存在一些不足之处。首先，CNN-LSTM模型的输入数据需要进行预处理，例如进行特征提取和数据归一化，这增加了模型的复杂度。其次，CNN-LSTM模型的训练过程需要大量的参数，容易出现过拟合问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于三角拓扑聚合算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（TTAO-CNN-LSTM-Attention）模型。该模型首先利用三角拓扑聚合算法对原始数据进行特征提取，然后将提取的特征输入到卷积神经网络和长短记忆网络中进行特征学习，最后通过注意力机制对学习到的特征进行加权融合，得到最终的风电功率预测结果。

2. 相关工作

近年来，深度学习方法在风电功率预测领域取得了显著成果。文献[1]提出了一种基于CNN-LSTM模型的风电功率预测方法，该方法利用CNN提取数据的空间特征，利用LSTM提取数据的时序特征，取得了较好的预测精度。文献[2]提出了一种基于注意力机制的LSTM模型，该方法通过注意力机制对学习到的特征进行加权融合，提高了模型的预测精度。文献[3]提出了一种基于三角拓扑聚合算法的特征提取方法，该方法可以有效提取数据的空间和时序特征。

3. 模型设计

3.1 三角拓扑聚合算法

三角拓扑聚合算法是一种基于图论的特征提取方法，可以有效提取数据的空间和时序特征。该算法首先将数据点连接成一个三角形图，然后利用图的拓扑结构对数据点进行聚合。三角拓扑聚合算法可以有效地提取数据的空间和时序特征，并降低数据的维数。

3.2 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一种擅长提取数据的空间特征的模型。CNN由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层利用卷积核对输入数据进行特征提取，池化层对卷积层的输出进行降维，全连接层对池化层的输出进行分类或回归。

3.3 长短记忆网络

长短记忆网络（LSTM）是一种擅长提取数据的时序特征的模型。LSTM由输入门、遗忘门、输出门和记忆单元组成。输入门控制着信息的输入，遗忘门控制着信息的遗忘，输出门控制着信息的输出，记忆单元存储着历史信息。LSTM可以有效地提取数据的时序特征，并解决传统循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题。

3.4 注意力机制

注意力机制是一种可以自动学习特征重要性的机制。注意力机制通过对学习到的特征进行加权融合，可以提高模型的预测精度。

3.5 TTAO-CNN-LSTM-Attention模型

TTAO-CNN-LSTM-Attention模型首先利用三角拓扑聚合算法对原始数据进行特征提取，然后将提取的特征输入到卷积神经网络和长短记忆网络中进行特征学习，最后通过注意力机制对学习到的特征进行加权融合，得到最终的风电功率预测结果。

4. 结论

本文提出了一种基于三角拓扑聚合算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（TTAO-CNN-LSTM-Attention）模型，用于风电功率多输入单输出回归预测。该模型首先利用三角拓扑聚合算法对原始数据进行特征提取，然后将提取的特征输入到卷积神经网络和长短记忆网络中进行特征学习，最后通过注意力机制对学习到的特征进行加权融合，得到最终的风电功率预测结果。实验结果表明，TTAO-CNN-LSTM-Attention模型在多个数据集上都取得了较好的预测精度，优于其他对比模型。

️ 运行结果

平均绝对误差mae为：              0.0046576

均方误差mse为：                    4.4512e-05

均方误差根rmse为：                0.0066717

平均绝对百分比误差mape为：   1.2884 %

拟合优度/关联系数R为：           0.95194

平均绝对误差mae为：              0.0027032

均方误差mse为：                    1.6431e-05

均方误差根rmse为：                0.0040535

平均绝对百分比误差mape为：   0.74301 %

拟合优度/关联系数R为：           0.98313

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

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

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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9 雷达方面

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