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雷达卡
MATLAB
实现基于
GA-SVR
遗传算法（
GA）结合支持向量回归（
SVR）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏出力高度受自然环境与运行条件影响，呈现出强非线性、非平稳与多尺度耦合等典型特征。晴天中午会出现“山峰”曲线，云团快速掠过又会在分钟级尺度触发“锯齿”震荡，季节性变化与组件老化同时叠加，使得传统线性或静态参数模型难以维持稳定精度。为应对这种复杂性，工程界广泛采用两类路线：一类是物理机理模型，通过辐照度-温度-组件等效电路建立解析关系；另一类是数据驱动模型，通过从历史数据中学习映射以提升实时预测能力。物理模型在缺参或传感器漂移场景下会迅速退化；纯数据模型在外推与罕见天气条件下又容易过拟合。混合式智能优化正是在这一矛盾中发展起来的有效方案
遗传算法具备全局搜索与参数自适应能力，能够在复杂、非凸、包含相互耦合超参数的空间内高概率找到优良解；支持向量回归源自统计学习理论，通过核技巧在高维特征空间构建最大间隔回归超平面，具有小样本、高维度、非线性泛化良好的优势。二者 ...
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