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雷达卡
MATLAB
实现基于
DE-KNN
差分进化算法（
DE）结合K近邻算法（
KNN）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、环境温度、风速、相对湿度、云量、组件衰减以及逆变器效率等多因素共同影响，呈现出强非线性、强随机性与明显的日周期和季节性。不同气象条件下的入射辐照分量（直射、散射）与组件温升共同决定了光电转换效率，而云团快速移动会造成分钟级的功率骤升骤降，给电网调度与储能协调带来难度。分布式光伏在屋顶角度、遮挡和材质差异上又引入了结构化异方差，导致同一气象条件下功率分布出现多模态。常见深度学习模型在数据量较小、场景迁移较频繁时容易过拟合且解释性较弱；纯物理模型在复杂天气和场景差异前又显得刚性不足。基于此，构建一种兼顾预测精度、稳健性与部署可行性的混合式方法显得尤为关键。K近邻回归能够在局部样本邻域内进行非参数拟合，天然具备对局部模式切换和异质性的适应能力；然而，K近邻的性能对超参数（邻居数、距离度量、距离加权、标准化策略等）高度敏感，且在高维特 ...
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