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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-BP
粒子群优化算法（
PSO）结合反向传播神经网络（
BP）进行多变量单步光伏功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，太阳能光伏发电作为一种绿色、可再生的能源，正逐渐成为现代能源系统的重要组成部分。光伏系统因其清洁无污染、资源丰富且分布广泛，被广泛应用于居民生活、工业生产以及大型电力网络中。然而，光伏发电的输出功率受天气条件、光照强度、温度等多种因素的影响，呈现出强烈的非线性和时变特性，导致其功率预测面临极大的挑战。精确的光伏功率预测不仅能够提高光伏发电系统的运行效率，还能有效保障电力系统的安全稳定运行，提升电力市场的经济效益。因此，研发高效、稳定、准确的光伏功率预测模型，成为学术界和工业界共同关注的焦点。
多变量光伏功率预测相比于单变量预测更能体现现实光伏系统的复杂性。因为光伏发电的输出受多种环境变量的共同作用，如辐射强度、温度、湿度、风速等，这些变量之间存在复杂的交互关系和非线性耦合特性。基于传统统计学方法的预测模型多依赖于线性假设，难以捕捉到这种复杂的非线性关系，导致预测精度受限。神经网络尤其是反向传播（ ...
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