MATLAB
实现基于
GA-BP
遗传算法（
GA）优化反向传播神经网络（
BP）进行多变量单步光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构转型和可持续发展的推进，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注和快速发展。光伏系统因其零排放、资源丰富等优势，在全球范围内得到大规模推广。然而，光伏发电的输出功率受到多种因素的影响，如气象条件（太阳辐射强度、温度、湿度、风速等）、光伏组件自身的特性以及环境变化等，具有显著的非线性、多变量动态特征。这种复杂的多因素耦合作用导致光伏功率输出具有较大的不确定性和波动性，给电网调度和能源管理带来了巨大的挑战。
为了保障电力系统的安全稳定运行，实现光伏发电的高效利用，准确的光伏功率预测成为关键技术之一。光伏功率预测能够有效辅助电网进行负荷调度、优化储能管理、提升新能源消纳能力以及降低备用容量需求，从而提升整个电力系统的经济性和可靠性。尤其是短期单步功率预测，因其时效性强，能够为调度人员提供实时决策支持，因而在实际应用中具有重要 ...