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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-KNN
粒子群优化算法（
PSO）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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随着全球能源结构的持续转型和碳中和目标的不断推进，光伏发电作为绿色可再生能源的代表，正逐步成为未来电力系统的重要组成部分。近年来，光伏电站装机容量的迅速增长推动了相关智能管理与调度系统的研究进程，但光伏发电本身极强的波动性和不确定性，为电力系统的稳定性和电网调度带来了新的挑战。特别是在大规模光伏电站接入电网的背景下，传统的电力负荷预测与调度方法已经无法满足实时性和准确性的需求。因此，开展光伏功率的高精度预测技术研究，对于保障新能源高效消纳、电网安全运行具有重要的现实意义。
影响光伏功率输出的因素众多，主要包括太阳辐射强度、环境温度、组件温度、风速、天气状况、云量分布等多种外部环境变量。这些因素的动态变化与复杂耦合，使得光伏输出功率在时间序列上呈现出显著的非线性特征和不确定性。尤其是在多云、阴雨等复杂天气条件下，光伏功率的预测难度显著提升。如何有效挖掘 ...
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