基于多尺度卷积Kolmogorov-Arnold网络和改进的Lemming优化注意力融合技术的精确多步风能和太阳能功率预测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Accurate multi-step wind and solar power forecasting based on multi-scale convolutional Kolmogorov-Arnold network and improved Lemming-optimized attention fusion

多步超短期风电/光伏预测模型研究提出融合多尺度卷积网络、高效加性注意力机制与混沌准逆人工猫算法的混合框架，在State Grid中国电网数据上验证了比现有方法降低27.6%-33.4%的均方误差。

　　随着全球能源结构的转型，风能和太阳能作为可再生能源的重要组成部分，正在被越来越多地纳入电力系统。然而，这些能源的间歇性和天气依赖性给电网的稳定性带来了严峻挑战。在电力市场改革不断深化的背景下，风能和太阳能发电在总发电量中的占比持续上升，导致电力系统的波动性和不确定性显著增加。因此，提高风能和太阳能发电的多步超短期预测精度，对于保障电力供需平衡和实现智能电网中的高效调度具有重要意义。

为了应对这一问题，本文提出了一种新型的混合深度学习框架，该框架集成了多尺度卷积Kolmogorov-Arnold网络（MCKAN），以提升预测性能。该网络专门设计用于捕捉不同抽象层次上的高维空间和时间特征。此外，为了优化特征选择和尺度相关的权重分配，本文引入了一种高效的加性注意力机制（EAA），该机制首次应用于可再生能源预测领域。与此同时，还提出了一种混沌准逆人工旅鼠算法（CQALA），用于自动优化复杂的多变量超参数，从而实现超参数的最优选择，提高模型的整体预测能力。通过在中国国家电网提供的两年风能和光伏发电数据集上的广泛实验，验证了所提出方法的有效性，结果表明其在多步预测任务中，相较于现有的先进模型，光伏发电的平均绝对误差降低了高达27.6%，风能发电的平均绝对误差降低了高达33.4%。这一成果突显了所提出方法在实际可再生能源管理中的应用价值。

可再生能源的广泛应用正在推动全球能源系统向更加清洁和可持续的方向发展。化石燃料资源的日益枯竭以及日益增长的环境问题和国际气候承诺，促使各国加快向低碳能源转型的步伐。在众多可再生能源中，风能和太阳能因其高效率和环境友好性，被视为最具潜力的能源形式。根据国际能源署（International Energy Agency）2024年的报告，预计到2030年，可再生能源将占全球电力生产的50%，其中风能和太阳能光伏发电将分别贡献30%和80%的新装容量。然而，将风能和太阳能接入电网的过程中，由于其固有的间歇性和天气依赖性，仍然面临诸多挑战。这些特性导致了电力输出的波动，使得电网规划、调度和实时运行变得更加复杂。

为了应对这些挑战，人工智能技术在电力预测中的应用已成为提升可再生能源管理效率的关键手段。人工智能技术的引入不仅提高了预测的准确性，还增强了电力系统的可靠性和经济性，同时有助于通过更高效的能源调度减少碳排放。根据不同的预测时间范围，光伏发电和风能发电的预测可以分为超短期、短期、中期和长期预测。其中，中期和长期预测主要用于选址和容量规划，短期预测则用于次日调度，而超短期预测则在高可再生能源渗透率的地区尤为重要。随着可再生能源的逐步增加，电力系统在亚小时尺度上的波动性显著增强，因此，超短期预测的重要性也日益凸显。它在维护电网实时平衡和可靠性方面发挥着核心作用。

在这一背景下，本文的研究目标是利用混合深度学习算法提高超短期电力预测的性能，从而支持实时调度并增强高可再生能源渗透率电力系统的运行可靠性。为了确保模型的实时适用性，大多数公开的电力生成数据集采用了5到15分钟的采样间隔。基于这一时间分辨率，单步预测预测下一间隔的电力输出，并在防止短期电力短缺方面发挥着关键作用。然而，单步预测的预测范围有限，无法有效支持调度和传输规划的决策。

在此基础上，多步预测将预测范围从15分钟扩展到45分钟或更长，从而实现更全面和前瞻性的决策。单步预测（15分钟）支持实时电力控制，而两步预测（30分钟）有助于提前调度规划和旋转备用分配，三步预测（45分钟）则能够调整跨区域传输计划。通过有效捕捉可再生能源输出的短期波动，多步预测提升了资源分配的效率，增强了系统的稳定性，并提高了运行的灵活性。因此，本文的研究重点是探索先进的多步超短期预测方法，以支持可再生能源集成电力系统的实时决策。

本文的主要贡献包括以下几点：首先，提出了一种多尺度卷积模型MCKAN，用于提高风能和太阳能发电的多步超短期预测精度，该模型能够捕捉不同抽象层次上的高维空间和时间特征。其次，将高效的加性注意力机制EAA首次引入到可再生能源预测的混合深度学习模型中，以优化特征选择、权重分配和整体预测性能。第三，为了克服人工超参数调优的局限性，提出了一种混沌准逆人工旅鼠算法（CQALA），该算法利用混沌映射和准逆学习，动态优化核大小和输出单元，从而提高模型的准确性和泛化能力。第四，通过在中国国家电网提供的两年风能和光伏发电数据集上的广泛实验，验证了所提出模型在单步和多步预测任务中的有效性和优越性。

本文的其余部分将按照以下结构进行组织。第二部分回顾了相关文献，讨论了现有工作的优缺点。第三部分介绍了基础组件，并详细描述了所提出的方法。第四部分描述了实验中使用的数据集和评估指标。第五部分展示了所提出模型的实验结果和性能分析。第六部分讨论了研究的局限性，并提出了未来研究的潜在方向。

在可再生能源预测领域，传统的物理模型方法基于物理规律和气象数据来模拟风能和太阳能发电系统的运行。其核心在于描述发电设备的工作原理。然而，这种方法在处理复杂的天气变化和多维数据特征方面存在一定的局限性。相比之下，统计模型方法依赖于历史数据和时间序列分析，但其预测能力往往受到数据质量和模型复杂度的限制。近年来，基于人工智能的预测方法逐渐成为研究的热点，这些方法能够更有效地捕捉非线性关系和高维特征，从而提升预测精度。然而，现有的深度学习模型在处理多步预测任务时，仍然面临一些挑战，例如特征选择不足、权重分配不合理以及超参数调优困难等。

为了克服这些挑战，本文提出了一种新型的混合深度学习框架，该框架集成了多尺度卷积Kolmogorov-Arnold网络（MCKAN）、高效的加性注意力机制（EAA）以及混沌准逆人工旅鼠算法（CQALA）。MCKAN模型能够有效提取不同尺度上的空间和时间特征，从而提升预测性能。EAA机制通过动态调整特征权重，优化模型的预测能力。CQALA算法则能够自动优化复杂的多变量超参数，提高模型的准确性和泛化能力。这些组件的结合，使得所提出的框架在处理可再生能源的多步预测任务时，能够更全面地捕捉短期波动，并提升整体预测效果。

在数据集方面，本文使用的风能和太阳能发电数据来源于中国国家电网公司的历史数据。原始数据集覆盖了从2019年1月1日至2020年12月31日的两年时间，具有15分钟的时间分辨率，总共有70,176个数据点。数据集包括六个风力发电场，其额定容量范围为36到200兆瓦（MW），以及八个光伏发电站，其额定容量范围为30到其他数值。这些数据为模型的训练和评估提供了坚实的基础。

在实验设置方面，本文的所有模拟均使用Python编程语言在Jupyter Notebook环境中进行。深度学习模型的实现和优化基于TensorFlow库，使用Python 3.10版本。实验在配备NVIDIA Tesla V100 GPU（32GB）和Intel Xeon Platinum 8260L CPU @ 2.30GHz的Matrix Origin云服务器上进行。详细的模型参数列于表2中。此外，为了确保模型的性能，本文对所提出的框架进行了严格的参数设置和优化，以提升其在实际应用中的适应性和准确性。

在评估指标方面，本文采用了多种标准来衡量模型的预测性能，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。这些指标能够全面反映模型在不同时间尺度上的预测能力。通过比较不同模型在相同数据集上的表现，可以评估所提出框架的优势。实验结果表明，MCKAN-EAA-CQALA框架在多步预测任务中，相较于其他先进模型，具有更优的预测精度和稳定性。

在实际应用中，所提出框架能够有效支持智能电网的实时调度和运行管理。特别是在高可再生能源渗透率的地区，超短期预测对于维持电网的实时平衡和可靠性至关重要。因此，本文的研究成果不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中展现出巨大的潜力。通过提升预测精度，可以更好地优化能源调度，减少备用容量需求，提高电力系统的运行效率和经济性。

本文的研究还表明，混合深度学习框架在处理复杂的多变量数据时，能够更全面地捕捉天气变化和发电波动的影响。这种能力使得模型在面对不确定性时，能够提供更可靠的预测结果。此外，通过引入混沌映射和准逆学习，CQALA算法能够在动态优化超参数时，提高模型的适应性和泛化能力，从而增强其在不同环境下的预测性能。

在未来的可再生能源管理中，提升预测精度和模型适应性将成为研究的重要方向。随着可再生能源的进一步发展，电网的复杂性和波动性也将随之增加。因此，需要更加先进的预测方法来应对这些挑战。本文提出的混合深度学习框架为这一目标提供了一种可行的解决方案，具有广阔的应用前景。

本文的研究还强调了多步预测在电力系统中的重要性。相比于单步预测，多步预测能够提供更长时间范围的预测结果，从而支持更全面的调度和运行决策。通过多步预测，可以提前调整发电计划，优化能源调度，提高系统的灵活性和稳定性。因此，本文的研究成果不仅有助于提升可再生能源的预测能力，还为智能电网的高效运行提供了理论支持和实践指导。

在技术实现方面，本文提出的混合深度学习框架采用了多尺度卷积网络、加性注意力机制和混沌准逆人工旅鼠算法相结合的方式。这种设计使得模型能够更有效地处理不同时间尺度上的数据特征，从而提升预测性能。此外，通过引入高效的注意力机制，模型能够更准确地选择和分配特征权重，提高预测的可靠性。而混沌准逆人工旅鼠算法则能够自动优化复杂的多变量超参数，提高模型的适应性和泛化能力。

在实际应用中，本文的研究成果可以为电力系统提供更精准的预测支持，特别是在高可再生能源渗透率的地区。通过提高预测精度，可以更好地优化能源调度，减少备用容量需求，提高电力系统的运行效率和经济性。此外，所提出框架还能够支持更全面的决策制定，从而提升电力系统的整体管理水平。

在研究过程中，本文还发现，现有的预测方法在处理多步预测任务时，存在一定的局限性。例如，传统的统计模型方法在处理复杂的非线性关系和高维数据特征时，表现不够理想。而深度学习模型虽然在处理这些数据方面具有优势，但在特征选择和超参数调优方面仍然面临挑战。因此，本文提出了一种新的混合深度学习框架，以克服这些局限性，提高预测的准确性和稳定性。

本文的研究成果不仅在理论上有创新，也在实际应用中具有重要意义。通过提高预测精度，可以更好地优化能源调度，减少备用容量需求，提高电力系统的运行效率和经济性。此外，所提出框架还能够支持更全面的决策制定，从而提升电力系统的整体管理水平。因此，本文的研究为可再生能源的预测和管理提供了一种新的思路和方法。

在未来的可再生能源管理中，提升预测精度和模型适应性将成为研究的重要方向。随着可再生能源的进一步发展，电网的复杂性和波动性也将随之增加。因此，需要更加先进的预测方法来应对这些挑战。本文提出的混合深度学习框架为这一目标提供了一种可行的解决方案，具有广阔的应用前景。

总之，本文通过引入一种新型的混合深度学习框架，提升了风能和太阳能发电的多步超短期预测精度，为智能电网的实时调度和运行管理提供了有力支持。研究结果表明，该框架在预测性能方面优于现有的先进模型，具有实际应用价值。本文的研究成果不仅有助于提升可再生能源的预测能力，还为电力系统的高效运行提供了理论支持和实践指导。