MATLAB
实现基于长短期记忆网络（
LSTM
）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与可持续发展战略的推进，太阳能作为清洁、可再生能源的代表，日益受到广泛关注。光伏发电系统通过将太阳光能转换为电能，为分布式能源和微电网的发展提供了有力支撑。然而，光伏功率输出受气象条件（如太阳辐射强度、温度、湿度、风速等）和设备本身状态的影响极大，表现出强烈的非线性、时变性和不确定性特征。这些复杂因素使得准确预测光伏功率成为提升电网调度效率和新能源消纳能力的关键环节。
在实际运行中，电力系统需要精确的光伏功率预测数据来指导发电调度、储能管理和需求响应，防止因功率波动导致的电网不稳定和安全隐患。此外，光伏功率预测对于电力市场的竞价策略、投资决策、维护规划和故障诊断等方面也具有重要意义。随着数据采集技术和计算能力的提升，基于机器学习和深度学习的方法逐渐成为解决光伏功率预测问题的主流手段，能够从历史数据和多维气象参数中挖掘复杂的时间序列规律，实现更高精度的预测。
长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络的一种变种，专门设计用于解决传统RNN难以处理的长时依赖问题 ...