基于自学习因子蜜獾算法优化BiGRU的可再生能源精准预测混合架构研究

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：A hybrid artificial intelligence and deep learning architecture for accurate renewable energy forecasting: comprehensive case studies on wind and PV power

本文针对风电和光伏功率预测中传统单一模型对复杂气象-功率耦合关系表征不足的问题，提出了一种融合人工智能与深度学习的混合预测架构。研究通过引入自学习因子蜜獾算法(SLFHBA)优化双向门控循环单元(BiGRU)模型参数，在法国风电场和澳大利亚光伏电站的实际数据验证表明，该模型在多种气象条件下均方根误差显著降低，R2持续超过99%，为可再生能源系统经济调度提供了科学基础。

　　

随着全球能源转型深入推进，截至2025年4月中国风电和光伏装机容量已占总装机容量的三分之一。然而可再生能源的间歇性和波动性给电力系统稳定带来严峻挑战，高精度功率预测成为缓解这一问题的关键手段。传统物理模型依赖精确气象数据且计算成本高，而统计模型虽结构简单但难以捕捉复杂非线性关系。特别是深度学习方法对超参数和初始权重敏感，导致预测稳定性不足，制约其在实际场景中的应用。

针对这一难题，河南师范大学的研究团队在《Sustainable Energy Technologies and Assessments》发表论文，提出了一种名为SLFHBA-BiGRU的混合预测架构。该研究通过三个关键技术突破实现了预测精度的大幅提升：首先创建了基于自学习因子的增强型蜜獾算法，引入佳点集原理优化种群初始化，采用自适应动态学习机制和高斯变异策略；其次构建了双向门控循环单元深度学习网络，能同时学习前后向时间依赖关系；最后通过法国La Haute Borne风电场和澳大利亚DAKSC Alice Springs光伏电站的真实运行数据，设计了跨季节、多天气场景的系统性验证框架。

研究方法上，团队采用10分钟分辨率的风电数据和5分钟分辨率的光伏数据，通过K-means聚类将天气分为晴、云、雨三种典型场景。利用SLFHBA算法以均方误差(MSE)为适应度函数，自动优化BiGRU模型的超参数和初始权重。评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和确定性系数(R2)。

案例研究结果显著：在风电预测中，SLFHBA-BiGRU模型在春、秋、冬三季的RMSE分别降至17.46kW、22.44kW和24.80kW，较传统GRU模型降低67.9%-74.3%。特别是在波动剧烈的11:00-13:00时段仍能准确跟踪功率变化。光伏预测方面，晴天条件下MAPE低至0.17%，阴雨天气下也保持1.36%-1.91%的高精度，R2稳定在99%以上。

统计分析显示，SLFHBA在单峰测试函数f₁-f₃和多峰函数f₄-f₆上均能收敛到理论最优解，标准差趋近于零，证明其强大的全局搜索能力。与原始HBA相比，优化后的算法在风电预测中使RMSE进一步降低13.03-34.27kW，光伏预测中误差降低0.03-0.11kW。

该研究的创新性体现在三方面：一是通过SLFHBA与BiGRU的深度耦合，建立了可同时适用于风电和光伏的通用预测框架；二是提出的自学习机制有效解决了深度学习模型对随机参数敏感的问题；三是构建了覆盖多季节、多天气条件的鲁棒性验证体系。虽然模型计算时间有所增加（约300秒），但在追求预测精度的可再生能源领域，这一代价是可接受的。

研究结论表明，这种混合人工智能架构显著提升了可再生能源预测的准确性和稳定性，为高比例新能源接入下的电网调度提供了技术支撑。未来工作将聚焦于不同地理场景的普适性验证，以及结合迁移学习技术在有限数据条件下的应用性能探索。