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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-RNN
长短期记忆网络（
LSTM
）结合循环神经网络（
RNN）进行光伏功率预测的详细项目实例
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伴随着全球能源结构的持续优化以及环保政策的不断推进，光伏发电作为一种绿色、可再生的新能源形式，已经在全球范围内得到了广泛应用。其在实现碳中和、提高可再生能源占比等方面具有不可替代的战略价值。而电力系统的高效运行、安全调度和能源的合理利用，则依赖于对光伏发电功率的精准预测。由于光伏系统的功率输出受到辐射强度、温度、风速、湿度等多种环境因子的复杂影响，且这些因素随时间推移呈现出强烈的非线性动态变化，使得功率数据具有显著的波动性、随机性和时变性。传统的统计方法如自回归移动平均模型（ARMA）、多项式回归模型等，在实际场景下难以捕捉数据深层次的动态关联，模型易出现过拟合或欠拟合，预测精度难以满足现代电力系统调度需求。随着机器学习、深度学习等智能算法的快速发展，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等新型神经 ...
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