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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-ANN
粒子群优化算法（
PSO）结合人工神经网络（
ANN）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏电站输出功率受太阳辐照度、入射角、环境温度、组件温度、风速与阴云动态等多源因素影响，呈现强非线性、时变与噪声叠加特性，传统线性或单一时间序列方法往往难以在不同气候带、季节转换和天气突变场景下保持稳定精度。基于粒子群优化算法（PSO）与人工神经网络（ANN）的组合式预测框架能够同时兼顾参数全局寻优与非线性表达力：PSO负责在高维权重空间中快速探索，避免局部极小；ANN通过多层非线性映射捕捉 irradiance→cell 温度→组件 I–V 曲线→有功功率的复合关系。为贴近电力调度与市场侧需求，本项目将滚动短期预测（如15分钟至1小时）作为核心场景，兼顾日 ahead 曲线拟合。数据侧覆盖站内SCADA与气象站通道，包括平面辐照度（POA）、环境温度、相对湿度、风速、组件温度、日内时间编码、太阳高度角等；还将引入基于云动学的近短临外部因子（如相邻 ...
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