MATLAB
实现基于
Transformer
编码器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
光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，近年来在全球范围内得到了迅猛的发展。随着可再生能源政策的推动和光伏设备技术的不断提升，光伏电站的装机容量逐年增加，成为能源结构转型和绿色低碳发展的关键力量。然而，光伏发电本身具有明显的间歇性和波动性，其输出功率受到天气变化、日照强度、温度等多种环境因素影响，导致功率波动较大，难以准确预测。这种不确定性给电力系统的稳定运行和电网调度带来了巨大挑战。因此，提高光伏功率的预测精度，对于保障电网安全、优化能源配置和提升光伏电站的经济效益具有重要意义。
传统的光伏功率预测方法多基于统计模型或经典机器学习模型，如自回归模型（AR）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等。这些方法在处理光伏功率的非线性、多变量和时序依赖特征时表现有限，难以捕捉复杂的时空动态变化。近年来，深度学习模型，尤其是基于序列数据处理的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被广泛应用于时间序列预测任务，取得了较大进展。然而，传统循环网络存在梯度消 ...