Python
实现基于
GRNN
广义回归神经网络进行光伏功率预测模型的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着全球能源结构的转型，光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，因其清洁、可持续和环保的特性，受到越来越多国家和地区的重视。光伏功率预测技术在智能电网、新能源并网及能量管理系统中扮演着核心角色，能够有效提升电力系统的稳定性和经济运行效率。光伏发电受到天气变化、光照强度、温度及环境因素的强烈影响，导致其输出功率具有高度非线性和不确定性，传统的线性预测模型难以准确捕捉复杂的动态特征。基于广义回归神经网络（
GRNN
）的光伏功率预测模型能够利用其良好的非线性拟合能力和自适应学习特性，快速响应环境变化，显著提高预测的准确率和实时性。
GRNN
作为一种基于径向基函数的神经网络，兼具统计学和机器学习的优势，能通过核密度估计完成对任意函数的逼近，适合处理光伏功率预测中多变量、多时序的复杂数据。该模型不需要复杂的训练过程，仅通过样本数据的直接记忆与核函数计算，降低了模型训练难度，增强了预测的稳定性和泛 ...