MATLAB
实现基于卷积神经网络（
CNN）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和环境保护意识的提升，光伏发电作为一种清洁、可再生能源，正日益成为能源系统的重要组成部分。光伏系统的广泛应用不仅有效降低了对传统化石能源的依赖，还推动了能源利用的可持续发展。然而，光伏发电受到天气变化、季节变化及环境因素的影响，导致其功率输出具有明显的波动性和不确定性。这种波动性给电力系统的稳定运行和能源调度带来了严峻挑战。因此，实现对光伏功率的精准预测，尤其是多变量单步预测，成为提升光伏发电系统运行效率和电网安全性的关键环节。
多变量单步光伏功率预测指的是利用多种输入变量（如气温、湿度、太阳辐射强度、风速等环境因素）来预测未来一个时间点的光伏功率输出。这种预测方式相较于单变量预测更加全面，能够更准确地捕捉影响光伏发电的多方面因素，提升预测精度。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力，已被广泛应用于时序数据和多变量数据的分析中，成为光伏功率预测领域的重要工具。
传统的光伏功率预测方法多依赖于统计模型和物理模型，但这些方法往往对复杂的非 ...