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雷达卡
MATLAB
实现基于
BKA-CNN-GRU
黑翅鸢优化算法（
BKA）结合卷积门控循环单元进行光伏功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着全球能源结构转型和可持续发展理念的不断深入，太阳能光伏发电作为清洁、可再生能源的重要组成部分，正快速普及并广泛应用于各类场景。光伏功率预测作为光伏发电系统运行与管理中的核心环节，对于保障电网稳定、优化调度策略以及提高发电效率具有极其重要的意义。然而，光伏功率的输出受多种复杂因素影响，如气象条件（光照强度、温度、湿度、云量等）、地理位置、设备性能以及时间变化等，这些因素具有高度的非线性和时空依赖性，给精确预测带来了巨大挑战。
传统的光伏功率预测方法多依赖于物理模型或统计模型，但在面对复杂多变的环境因素时往往表现出较低的预测精度和鲁棒性。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的混合模型，展示了卓越的特征提取与时序建模能力，成为光伏功率预测的主流方法之一。卷积神经网络擅长处理具有空间结构的数据，如气象图像和多维传感器数据，而循环神经网络（尤其是门控循环单元GRU）则有效捕获时间序列中的长期依赖关系，二者结合能 ...
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