MATLAB
实现基于粒子群优化算法(
PSO)进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着可再生能源的快速发展,光伏发电作为清洁能源的重要组成部分,在全球范围内得到了广泛的推广和应用。光伏发电系统通过将太阳能转换为电能,有效缓解了能源危机,推动了低碳经济的建设。近年来,随着各国对于碳中和目标的不断提出和完善,光伏发电市场持续增长,光伏装机容量不断刷新纪录。与此同时,光伏发电也面临着诸多挑战,最突出的就是其出力具有显著的随机性和波动性,容易受到气象条件、环境变化等多种因素影响,导致光伏功率输出的不确定性大大增加。这种不确定性给电力系统的安全、稳定和高效运行带来了巨大挑战,尤其是在高比例光伏接入的背景下,如何对光伏发电功率进行准确、及时的预测,已经成为当前电力调度与管理领域的研究热点和实际需求。
传统的光伏功率预测方法多基于物理模型或统计方法,物理模型侧重于机理分析,受限于数据采集难度大、参数繁多,建模过程复杂且计算量大。统计方法如时间序列、回归分析等,虽然在一定程度上能够反映历史 ...


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