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雷达卡
MATLAB
实现基于蚁群优化算法（
ACO）进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构转型和清洁能源需求的不断增长，光伏发电因其绿色、低碳和可再生等优点，逐渐在全球范围内得到广泛应用。大规模光伏电站的建设带动了光伏电力在电力系统中的占比提升，但由于光照条件受气象、地理、环境等因素影响较大，导致光伏功率输出具有高度的波动性和不确定性，这对电网调度、负荷平衡及系统运行安全性带来了巨大挑战。准确的光伏功率预测能够为电力系统的运行管理和新能源消纳提供有力的技术支撑，有助于提升电力系统的可靠性和经济性。因此，研究高效、精准的光伏功率预测方法，成为当前智能电网和新能源领域的研究热点之一。
在传统的光伏功率预测方法中，主要包括物理模型、统计模型和基于机器学习的方法。物理模型侧重于对气象参数和电池物理特性的模拟，精度受限于输入数据的质量与模型的复杂度，适用性较差。统计模型虽然可以捕捉数据的历史规律，但面对光伏输出的强随机性和非线性特征时，预测精度有限。近年来，随着人工智能与智能优 ...
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