MATLAB
实现基于双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）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
随着全球能源结构向绿色、可持续方向转型，太阳能作为一种清洁且可再生的能源，其开发利用受到了极大的关注。光伏发电技术因其无污染、资源丰富和维护成本低等优势，已成为未来能源发展的重要方向。然而，太阳能的间歇性和不稳定性给电网的调度和能量管理带来了巨大挑战。光伏功率的准确预测，尤其是短期预测，成为提升光伏系统经济效益和保障电网安全稳定运行的关键技术之一。
光伏功率预测涉及多变量数据的处理，包括历史功率数据、气象数据（如辐照度、温度、风速、湿度等）及时间信息等。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）等，难以捕捉光伏功率的非线性动态变化规律，预测精度有限。近年来，深度学习技术的兴起为光伏功率预测带来了新的机遇。尤其是长短期记忆网络（LSTM）因其对时间序列数据的强大建模能力，成为研究热点。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）通过同时考虑时间序列的正向和反向信息，增强了对时序数据的上下文理解能力，显著提升了预测的准确性和鲁棒性。结合多变量输入，BiLSTM ...