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雷达卡
MATLAB
实现基于
RNN-SVM
循环神经网络（
RNN）结合支持向量机（
SVM）进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的深刻转型和可再生能源技术的不断进步，光伏发电作为一种绿色低碳的能源形式，得到了大规模推广和应用。太阳能光伏发电系统由于其资源分布广泛、建设周期短和环境友好等优势，逐渐成为电力系统的重要组成部分。然而，光伏电站输出功率极易受到天气、环境、温度等多种外部因素的影响，具有显著的随机性和波动性。这种不确定性直接影响了电网的调度、负荷分配及系统稳定运行，进一步制约了光伏发电的高比例接入。因此，如何准确地对光伏发电功率进行预测，成为电力系统研究领域和光伏应用领域的关键课题。
当前，随着人工智能技术的不断发展，深度学习方法已成为时序数据预测领域的研究热点。循环神经网络（RNN）因其能够有效捕捉时序数据的动态变化规律，广泛应用于气象、金融、能源等众多领域。与此同时，支持向量机（SVM）以其良好的泛化能力和处理非线性问题的优势，已在各类预测问题中展现出 ...
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