项目介绍 MATLAB实现基于LSTM-RF 长短期记忆网络（LSTM）结合随机森林（RF）进行光伏功率预测

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MATLAB
实现基于
LSTM-RF
长短期记忆网络（
LSTM
）结合随机森林（
RF）进行光伏功率预测的详细项目实例
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在全球能源结构转型和碳达峰、碳中和的大背景下，光伏发电作为绿色低碳的可再生能源，已逐渐成为推动能源革命的重要力量。光伏发电凭借其清洁、高效和可持续的特点，越来越多地被应用于电网调度、分布式能源系统以及智能微电网建设中。然而，由于光伏功率受天气状况、环境变化、温度、辐射等多种非线性、时变因素影响，造成其输出功率存在较大的不确定性和波动性，进而给电网的安全稳定运行、负荷平衡以及新能源消纳带来诸多挑战。因此，如何提升光伏功率预测的准确性，已成为新能源应用领域和电力系统研究的焦点问题之一。
当前，传统的物理建模方法在光伏功率预测中由于对天气变化适应能力较弱，难以应对复杂的非线性动态变化，表现出一定的局限性。基于统计学的建模方法虽然能够对部分特征进行有效建模，但在长期趋势与非线性相关性处理方面依然存在不足。随着人工智能与机器学习的发展，深度学习模型如LSTM网 ...

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