基于忍者优化算法优化量子时间模型的可再生能源预测研究

在可再生能源预测面临挑战的当下，研究人员开展了基于忍者优化算法（NiOA）优化量子时间模型（QTM）的研究。结果显示该模型预测性能卓越，R2达 95.15% ，RMSE 低至 0.00003。这为可再生能源预测提供了更精准的方法，意义重大。

　　在当今时代，能源是文明发展的核心要素，与人们的生活息息相关。随着全球工业化和文明的快速扩张，传统化石燃料储备面临枯竭，环境污染问题也日益严峻。在这样的背景下，可再生能源因其可持续性和环保性，成为了全球能源发展的重要方向。像风能和太阳能，它们作为绿色能源，在减少区域和全球排放、保护生态系统方面有着巨大的潜力。国际能源署（IEA）预测，到 2050 年，风能有望成为最大的可再生电力来源，其份额预计将增长 35% 。太阳能也凭借资源丰富、成本逐渐降低等优势，在能源领域占据着越来越重要的地位。

然而，风能和太阳能存在一些固有问题。风能的可靠性受时间影响较大，不同时段风速不稳定，导致其发电有时会受到限制，并且在电力系统中的集成成本较高。太阳能则严重依赖天气，在阴天或夜晚时，其发电能力会大幅下降，而且太阳能设备成本高、存储系统复杂。这些问题使得可再生能源在电力系统中的稳定供应面临挑战，因此，准确预测可再生能源的产量变得至关重要。它不仅有助于更好地将可再生能源整合到电网中，降低电力交换成本，还能提高电力系统的稳定性，对实现全球碳中和目标意义重大。

为了解决这些问题，来自埃及曼苏拉大学工程学院电子与通信工程系以及德尔塔高等工程技术学院通信与电子系的研究人员开展了一项极具价值的研究。他们提出了一种基于忍者优化算法（NiOA）优化量子时间模型（QTM）的方法，用于可再生能源的预测。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为可再生能源预测领域带来了新的突破。

研究人员在这项研究中运用了多种关键技术方法。首先，他们使用了一个包含自 2020 年以来法国电网每小时风能和太阳能产量记录的数据集，该数据集涵盖了丰富的时间和产量信息。其次，采用了 NiOA 算法对模型进行优化。NiOA 算法模拟忍者的敏捷和灵活特性，通过探索、变异和开发等阶段，在复杂的解空间中寻找最优解，有效避免了局部最优陷阱。同时，结合 QTM 模型，利用量子计算概念来处理时间序列数据，捕捉数据中的长期趋势和短期波动，提升预测的准确性123。

在研究结果部分，研究人员进行了多方面的实验和分析。

• 特征选择结果：研究对比了包括 bNinja、bSBO 等在内的十种二进制优化算法的特征选择能力。结果显示，bNinja 算法在特征选择方面表现出色，其平均误差最低，为 0.40908 ，能有效挑选出与预测相关的特征，且选择的特征子集具有较高的适应度分数和较低的错误率。这表明 bNinja 算法在处理特征选择问题上，相较于其他算法具有更高的准确性和可靠性4。
• 预测结果：研究人员使用深度学习模型对当前数据进行分类，评估不同模型的预测性能。结果发现，QTM 模型在众多模型中表现突出，其均方误差（MSE）为 0.016 ，均方根误差（RMSE）为 0.02 ，相关系数（r）达到 0.76 ，计算效率也更高。经过 NiOA 优化后的 Ninja + QTM 模型性能更优，MSE 低至 3.09×10^-6 ，RMSE 为 3.07×10^-5 ，相关系数（r）为 0.946 ，决定系数（R²）达到 0.9516 。这些结果表明，Ninja + QTM 模型在可再生能源预测方面具有更高的准确性和可靠性56。

研究结论和讨论部分指出，随着全球工业化和城市化进程的加快，电力能源需求迅速增长，可再生能源成为解决能源和环境问题的关键。然而，目前基于人工智能的可再生能源预测模型仍面临精度提升和误差降低的挑战。本研究中，NiOA 算法为优化可再生能源预测提供了有效的解决方案，它与 QTM 网络相结合，在时间序列预测任务中取得了良好的效果，能够在短期和长期预测数据之间建立平衡关系。通过雷达图、平行坐标图等多种分析手段验证了模型的统计可靠性。该研究为可再生能源预测提供了一个高效的系统，对推动气候变化减缓、可持续能源发展以及优化电力资源管理和决策具有重要意义。同时，研究人员也指出，未来还需要在更多数据集上验证该算法的适用性，以进一步拓展其在工程、分类和特征选择等领域的应用。