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🔥 内容介绍

一、引言

负荷预测在电力系统运行、能源管理等诸多领域起着关键作用。准确的负荷预测有助于合理安排发电计划、优化电网调度，进而提升能源利用效率并降低成本。回声神经网络（ESN）作为一种新型的递归神经网络，在处理时间序列数据方面展现出独特优势。然而，其性能受初始权重、储备池参数等因素影响。金枪鱼优化算法（TSO）模拟金枪鱼的捕食、游动等行为，具有强大的全局搜索能力。本文探讨如何利用 TSO 优化 ESN，实现高精度的负荷多输入单输出预测。

二、回声神经网络 ESN 原理

1. 储备池结构

   ：ESN 主要由输入层、储备池（Reservoir）和输出层构成。储备池是其核心组件，包含大量相互连接的神经元，但这些连接通常是固定且随机生成的。输入信号通过输入层进入储备池，在储备池中进行非线性变换和动态演化。

优化流程：

• 初始化

  ：随机生成 N 条金枪鱼的初始位置，每个位置代表一组 ESN 的参数。同时初始化 ESN 的结构和其他相关参数，设置 TSO 的最大迭代次数、搜索空间范围等参数。

• 适应度计算

  ：对于每条金枪鱼所代表的 ESN 参数，将训练数据输入 ESN 模型进行训练，计算预测结果与实际负荷值之间的 MSE，以此作为该金枪鱼位置的适应度值。适应度值越小，表示该组 ESN 参数下的预测性能越好。

• 位置更新

  ：根据 TSO 的三种行为模式（捕食、集群游动、探索），按照设定的概率，对每条金枪鱼的位置进行更新，生成新的 ESN 参数组合。

• 迭代优化

  ：重复适应度计算和位置更新步骤，直到达到最大迭代次数或满足收敛条件。此时，全局最优解所对应的 ESN 参数即为经过 TSO 优化后的参数。

• 预测应用

  ：使用优化后的 ESN 模型，输入负荷预测所需的多输入特征（如历史负荷数据、气象数据等），进行单输出的负荷预测。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%___________________________________________________________________%

%                    Tuna swarm optimization (TSO)                  %

%                                                                   %

% Developed in MATLAB R2016b                                        %

%                                                                   %

% Author and programmer: Andi Tang                                  %

%                                                                   %

%         E-mail: 418932433@qq.com                                  %

%                 andisu_afeu@163.com                               %

%                                                                   %

% Main paper: Tuna swarm optimization: A novel swarm-based            %

%             metaheuristic algorithm for global optimization       %

%               DOI: 10.1155/2021/9210050                                                    %

%             Computational Intelligence and Neuroscience%

%                                                                   %

%                                                                   %

%___________________________________________________________________%

function [Tuna1_fit,Tuna1,Convergence_curve]=TSO(Particles_no,Max_iter,Low,Up,Dim,fobj)

Tuna1=zeros(1,Dim);   Tuna1_fit=inf;

T=initialization(Particles_no,Dim,Up,Low);

Iter=0;

aa=0.7;

z=0.05;

while Iter<Max_iter

    C=Iter/Max_iter;

    a1=aa+(1-aa)*C;

    a2=(1-aa)-(1-aa)*C;

    for i=1:size(T,1)

        Flag4ub=T(i,:)>Up;

        Flag4lb=T(i,:)<Low;

        T(i,:)=(T(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+Up.*Flag4ub+Low.*Flag4lb;

        fitness(i)=fobj(T(i,:));

        if fitness(i)<Tuna1_fit

            Tuna1_fit=fitness(i);  Tuna1=T(i,:);

        end

    end

    %---------------- Memory saving-------------------

    if Iter==0

        fit_old=fitness;  C_old=T;

    end

    for i=1:Particles_no

        if fit_old(i)<fitness(i)

            fitness(i)=fit_old(i); T(i,:)=C_old(i,:);

        end

    end

    C_old=T;  fit_old=fitness;

    %-------------------------------------------------

    t=(1-Iter/Max_iter)^(Iter/Max_iter);                   

    if rand<z

        T(1,:)= (Up-Low)*rand+Low;

    else

        if  0.5<rand

            r1=rand;

            Beta=exp(r1*exp(3*cos(pi*((Max_iter-Iter+1)/Max_iter))))*(cos(2*pi*r1));

            if  C>rand

                T(1,:)=a1.*(Tuna1+Beta*abs(Tuna1-T(1,:)))+a2.*T(1,:); %Equation (8.3)

            else

                IndivRand=rand(1,Dim).*(Up-Low)+Low;

                T(1,:)=a1.*(IndivRand+Beta*abs(IndivRand-T(i,:)))+a2.*T(1,:);%Equation (8.1)

            end

        else

            TF = (rand>0.5)*2-1;

            if 0.5>rand

                T(1,:)=Tuna1+rand(1,Dim).*(Tuna1-T(1,:))+TF.*t^2.*(Tuna1-T(1,:));%Equation (9.1)

            else

                T(1,:) =TF.* t^2.*T(1,:);%Equation (9.2)

            end

        end

    end

    for i=2:Particles_no

        if rand<z    

            T(i,:)= (Up-Low)*rand+Low;

        else

            if  0.5<rand

                r1=rand;

                Beta=exp(r1*exp(3*cos(pi*((Max_iter-Iter+1)/Max_iter))))*(cos(2*pi*r1));

                if  C>rand

                    T(i,:)=a1.*(Tuna1+Beta*abs(Tuna1-T(i,:)))+a2.*T(i-1,:);%Equation (8.4)

                else

                    IndivRand=rand(1,Dim).*(Up-Low)+Low;

                    T(i,:)=a1.*(IndivRand+Beta*abs(IndivRand-T(i,:)))+a2.*T(i-1,:);%Equation (8.2)

                end

            else

                TF = (rand>0.5)*2-1;

                if 0.5>rand

                    T(i,:)=Tuna1+rand(1,Dim).*(Tuna1-T(i,:))+TF*t^2.*(Tuna1-T(i,:)); %Equation (9.1)

                else

                    T(i,:) = TF*t^2.*T(i,:);%Equation (9.2)

                end

            end

        end

    end

    Iter=Iter+1;

    Convergence_curve(Iter)=Tuna1_fit;

end

🔗 参考文献

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