m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

简介: 在MATLAB 2022a中,应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大,优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能,寻找LSTM超参数(如学习率、隐藏层大小)的最优组合,以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化,模型性能得到改善。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

优化前:

1.jpeg
2.jpeg

优化后:

3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

2.算法涉及理论知识概要
基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的电力负荷预测算法,是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数,提高模型在电力负荷预测任务中的准确性和稳定性,进而有效应对电力系统中的负荷波动预测难题。

   PSO是一种基于群体智能的优化技术,灵感来源于鸟群觅食行为。它通过一群称为“粒子”的实体在解空间中搜索最优解,每个粒子代表一个潜在的解决方案,并通过不断更新自己的位置和速度来逼近全局最优解。

98408c08d16089eda241d1d9d7e6cdd5_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   LSTM是递归神经网络(RNN)的一种特殊类型,设计用于解决长期依赖问题。它通过独特的门机制(输入门、遗忘门、输出门和细胞状态)来控制信息的流入、存储和流出,从而有效地学习长期序列模式。

    结合PSO和LSTM,首先定义LSTM模型的超参数集合(如学习率、隐藏层单元数、层数等)作为粒子的位置向量。通过PSO算法迭代优化这些超参数,以最小化预测误差为目标函数,找到最优的LSTM模型配置。

3.MATLAB核心程序

figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');




X     = round(g1);


numFeatures    = 2;
numResponses   = 1;
numHiddenUnits = round(X);% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
layers = [ ...% 定义网络层结构
    sequenceInputLayer(numFeatures) 
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    dropoutLayer(0.1) 
    lstmLayer(2*numHiddenUnits)
    dropoutLayer(0.1)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer
    ];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',200, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',125, ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');
net  = trainNetwork(P,T,layers,options);


ypred = predict(net,[P],'MiniBatchSize',1);


figure;
subplot(211);
plot(T)
hold on
plot(ypred)
xlabel('days');
ylabel('负荷');
legend('实际负荷','LSTM预测负荷');
subplot(212);
plot(T-ypred)
xlabel('days');
ylabel('LSTM误差');



save R2.mat T ypred
0X_060m
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