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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-SVR
粒子群优化算法（
PSO）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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光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，近年来得到了快速发展和广泛应用。随着全球能源转型进程的不断加快，太阳能光伏技术的研究和应用逐渐成为能源领域的研究热点。光伏发电具有绿色环保、取之不尽、用之不竭等优点，有助于减缓环境污染与气候变化压力，并为未来能源结构优化提供坚实保障。然而，光伏发电输出受环境因素如太阳辐射、温度、湿度、风速等多种因素影响极大，具有非线性、间歇性和不确定性等特点。这使得光伏功率预测变得尤为复杂和具有挑战性。准确的功率预测不仅可以为电网调度和能源管理提供有力支持，还能有效降低弃光限电、保障系统安全运行，并提升可再生能源的消纳能力。因此，光伏功率预测已成为光伏并网系统中的关键环节，对提升电网运行效率和促进新能源广泛应用具有重大意义。
传统的光伏功率预测方法主要依赖于物理模型和统计模型。物理模型通过对光照强度、天气变化等物理因素的建模来 ...
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