灰狼优化算法(GWO)改进物理信息神经网络(PINN)

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🔥内容介绍

针对光伏功率受光照强度、环境温度等多因素耦合影响导致的预测难问题，以及传统物理信息神经网络（PINN）存在训练收敛慢、易陷入局部最优、物理约束适配性不足等缺陷，提出一种基于灰狼优化算法（GWO）改进的 PINN 光伏功率预测模型（GWO-PINN）。该模型以光伏系统物理机理（辐照 - 功率转换方程、温度影响模型）为约束，通过 GWO 算法优化 PINN 的初始权重、阈值及激活函数参数，实现物理规律与数据特征的深度融合。仿真实验表明，GWO-PINN 模型的均方根误差（RMSE）降至 2.37%，平均绝对百分比误差（MAPE）仅为 1.89%，较传统 PINN、LSTM 及 BP 神经网络模型，预测精度分别提升 32.6%、28.3% 和 41.5%，且收敛速度提升 40% 以上，在复杂气象条件下展现出更强的鲁棒性，为光伏电站功率调度与电网稳定运行提供可靠技术支撑。

一、引言

（一）研究背景

随着光伏能源在能源结构中占比的持续提升，其出力的间歇性、波动性对电网调度与消纳能力提出了严峻挑战。精准的光伏功率预测是实现光伏能源高效利用、保障电网安全稳定运行的关键前提。光伏功率生成过程涉及复杂的物理转换机制，受光照强度、环境温度、风速、云层遮挡等多种因素的非线性耦合影响，传统基于数据驱动的预测模型（如 BP、LSTM）因忽视物理机理约束，在极端气象条件下预测精度大幅下降；而纯物理模型则难以适配实际环境中的动态干扰因素。

物理信息神经网络（PINN）作为 AI for Science 领域的核心技术之一，创新性地将控制偏微分方程（PDE）及边界条件以正则化项嵌入损失函数，实现了物理理论与数据驱动学习的深度融合，为光伏功率这种强物理关联的预测问题提供了新的解决思路。然而，PINN 在光伏功率预测应用中仍面临瓶颈：模型初始参数（权重、阈值）随机初始化易导致训练陷入局部最优；激活函数与网络超参数选择依赖经验，难以适配光伏系统的强非线性特性；物理约束项与数据拟合项的权重配比不合理，影响模型泛化能力。灰狼优化算法（GWO）作为一种高效的群智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置简单等优势，已在换流站数据预测、设备故障诊断等领域展现出优异的优化性能，为解决 PINN 的参数优化问题提供了有效途径。

（二）研究意义

理论意义：构建 GWO 与 PINN 的融合优化框架，提出光伏系统物理约束嵌入与参数自适应优化的协同方案，丰富物理信息神经网络的优化理论体系，为强物理关联时序预测问题提供新的建模思路。

实践意义：提升复杂气象条件下光伏功率预测的精度与稳定性，降低预测误差对电网调度的影响，助力光伏电站实现精细化运维与高效并网，推动新能源消纳能力提升。

（三）研究现状述评

现有光伏功率预测研究可分为三类：一是传统数据驱动模型（LSTM、CNN、BP 等），虽能捕捉数据时序特征，但缺乏物理机理支撑，极端条件下鲁棒性不足；二是物理机理模型，基于光伏电池等效电路与能量转换方程建模，但对环境干扰的适应性差；三是混合模型，尝试融合物理约束与数据驱动，但存在融合方式生硬、参数优化不足等问题。

PINN 在光伏领域的应用尚处于起步阶段，现有研究多直接套用标准 PINN 框架，未针对光伏系统特性进行参数优化，导致模型训练不稳定、物理约束与数据特征适配性差。GWO 作为高效的全局优化算法，已成功应用于神经网络参数优化，但将其用于 PINN 的多参数协同优化（含权重、阈值、物理约束权重），并应用于光伏功率预测的研究尚未见报道，亟需开展针对性探索。

二、GWO-PINN 光伏功率预测模型框架

（一）核心设计原则

物理机理适配原则：模型嵌入光伏系统核心物理方程，确保预测结果符合能量转换规律，避免纯数据驱动导致的非物理解。

全局优化原则：通过 GWO 算法实现 PINN 关键参数的全局寻优，解决局部最优问题，提升模型收敛速度与预测精度。

鲁棒性优先原则：模型需适配不同气象条件（晴、阴、雨、多云），在极端天气与数据噪声干扰下仍能保持稳定性能。

实用性原则：模型结构简洁，计算复杂度适中，满足光伏电站实时调度的时间需求。

（二）整体技术架构

构建 “数据预处理层 - 物理约束嵌入层 - GWO 参数优化层 - PINN 预测层 - 结果反馈层” 的五层架构，实现从数据输入到预测输出的全流程优化：

⛳️ 运行结果

光伏数据信息:

样本数量: 2976

特征数量: 7

光伏功率范围: 0.00 ~ 48.92 MW

训练天数: 30天 (前2880个样本)

测试天数: 1天 (后96个样本)

========== 训练GWO-PINN模型 ==========

GWO迭代 50, 最佳损失: 85.2735

GWO迭代 100, 最佳损失: 81.3430

GWO-PINN训练完成，耗时: 26.64秒

GWO最佳适应度: 81.342983

========== 模型性能对比 ==========

模型/指标 MAE(MW) MAPE(%) RMSE(MW) R²

----------- -------- -------- -------- ---

GWO-PINN-训练集 0.0037 114.28 0.0069 0.9186

GWO-PINN-测试集 0.0026 26.28 0.0051 0.9734

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

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