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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-ELM
卷积神经网络（
CNN）结合极限学习机（
ELM）进行光伏功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，凭借其绿色环保、资源丰富等优势，被广泛应用于全球各地的能源生产中。近年来，随着经济社会的快速发展和绿色低碳理念的深入人心，光伏发电系统在各类建筑、工厂及大型光伏电站中的应用规模呈现出迅猛增长态势。然而，光伏电站的输出功率具有显著的随机性和波动性，主要受气象环境（如太阳辐射强度、温度、湿度、风速等）和地理因素的共同影响，从而导致实际发电量与理论发电量之间存在一定差距。输出功率的不可控与不确定性已成为制约光伏电站经济性和安全性的关键因素。精准的光伏功率预测不仅关系到电力系统的调度和负荷平衡，也关乎新能源并网的安全稳定。
传统的功率预测方法，如时间序列模型（ARIMA）、灰色预测、支持向量机等，虽然在一定程度上可以反映发电趋势，但受限于模型自身的线性建模能力及对复杂多维特征提取的不完善，在处理高度非线性和多源数据特征时，容易出现预测精度低和模型泛化能力差等问题。此外，气象因素瞬息万变，历史采样数据的高维特征及异常值会进一 ...
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