MATLAB
实现基于门控循环单元（
GRU）进行多变量单步光伏功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着全球能源结构的转型，太阳能作为一种清洁、可再生的能源，正逐渐成为电力系统的重要组成部分。光伏发电因其环境友好、资源丰富和分布广泛的优势，受到了各国政府和科研机构的高度重视。尤其是在应对气候变化和减少碳排放的国际大背景下，光伏产业的快速发展带来了巨大的经济和社会效益。然而，光伏发电的输出功率受天气、季节、地理位置等多种复杂因素影响，表现出较强的波动性和不确定性，这给电网的稳定运行和调度管理带来了巨大挑战。
准确的光伏功率预测技术能够有效缓解光伏发电出力波动对电网的冲击，提升电力系统的安全性和经济性。多变量单步光伏功率预测是当前研究的热点之一，利用气象数据（如太阳辐射强度、温度、湿度、风速等）与历史功率数据进行联合建模，能够捕捉输入变量之间的复杂非线性关系，从而提高预测精度。传统统计模型如自回归移动平均（ARMA）模型和支持向量机（SVM）在小规模、线性假设场景下表现尚可，但面对光伏功率数据的非线性和时序依赖性表现不足。
近年来，深度学习技术，尤其是循环神经网络（RNN）及其变种门控循 ...