目录
MATLAB实现基于GWO-SVR 狼群优化算法（GWO）结合支持向量回归（SVR）进行光伏功率预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目标与意义 5
推动智能优化与新能源融合 5
提高光伏功率预测的精度与实用性 5
促进光伏并网与电网调度优化 5
降低新能源弃光率与经济损失 5
推动智能算法在电力领域的应用创新 6
为行业提供高效的参考解决方案 6
培养高素质复合型技术人才 6
服务国家碳中和和绿色发展战略 6
项目挑战及解决方案 6
光伏功率波动性强、数据不稳定 6
SVR参数敏感、模型易陷入局部最优 7
大规模数据计算复杂度高 7
多源异构数据融合难度大 7
极端气候及异常工况下模型适应性 7
模型部署与工程可用性要求高 7
预测结果可解释性与应用决策支撑 8
项目模型架构 8
数据采集与预处理 8
GWO智能参数寻优模块 8
支持向量回归（SVR）建模模块 8
模型训练与交叉验证模块 9
预测与误差分析模块 9
结果可视化与决策支持模块 9
工程部署与扩展接口模块 9
算法原理总结 9
项目模型描述及代码示例 10
数据预处理与特征工程 10
GWO智能参数寻优算法初始化 10
适应度函数定义（SVR模型预测误差） 10
GWO主循环优化SVR参数 11
使用最优参数训练最终SVR预测模型 12
模型预测与还原归一化 12
预测误差指标计算 12
结果可视化（预测结果与实际对比） 13
优化收敛曲线可视化 13
核心模块注释和自定义函数定义 13
误差分布及可视化分析 14
结果输出及保存 14
项目应用领域 14
智能电网调度与可再生能源接入 14
光伏电站运行管理与资产优化 15
能源互联网与分布式能源管理 15
电力市场交易与新能源配额考核 15
智慧城市能源管理与绿色建筑 15
项目特点与创新 16
智能优化算法与机器学习的高效融合 16
极强的数据自适应与泛化能力 16
模块化系统架构与灵活扩展性 16
全局搜索与局部精细调优的协同优化 16
对多源异构数据的高度适应 16
自动化训练与工程化部署能力 17
误差分析与结果可视化创新 17
适应多变市场和工程场景的灵活性 17
项目应该注意事项 17
数据质量控制与特征选择的重要性 17
参数寻优范围与算法设置需科学合理 18
模型评估指标与交叉验证方法需多样化 18
工程部署与系统兼容性需提前规划 18
用户需求沟通与模型可解释性提升 18
项目模型算法流程图 18
项目数据生成具体代码实现 20
项目目录结构设计及各模块功能说明 21
项目目录结构设计 21
各模块功能说明 22
项目部署与应用 23
系统架构设计 23
部署平台与环境准备 23
模型加载与优化 23
实时数据流处理 23
可视化与用户界面 24
GPU/TPU 加速推理 24
系统监控与自动化管理 24
自动化 CI/CD 管道 24
API 服务与业务集成 24
前端展示与结果导出 25
安全性与用户隐私 25
数据加密与权限控制 25
故障恢复与系统备份 25
模型更新与维护 25
模型的持续优化 25
项目未来改进方向 26
深度融合神经网络与多智能体优化算法 26
引入多源异构数据与物联网实时接入 26
智能可视化与交互式决策支持系统 26
全生命周期模型管理与自适应学习 26
强化安全性、隐私保护与行业合规 27
项目总结与结论 27
程序设计思路和具体代码实现 28
第一阶段：环境准备 28
清空环境变量 28
关闭报警信息 28
关闭开启的图窗 28
清空变量 28
清空命令行 28
检查环境所需的工具箱 29
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 29
配置GPU加速 29
第二阶段：数据准备 30
数据导入和导出功能 30
文本处理与数据窗口化 30
数据处理功能 31
数据分析 31
特征提取与序列创建 31
划分训练集和测试集 32
参数设置 32
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 32
算法设计和模型构建 32
优化超参数 34
防止过拟合与超参数调整 34
第四阶段：模型训练与预测 35
设定训练选项 35
模型训练 36
用训练好的模型进行预测 36
保存预测结果与置信区间 36
第五阶段：模型性能评估 36
多指标评估 36
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 37
设计绘制误差热图 37
设计绘制残差分布图 38
设计绘制预测性能指标柱状图 38
第六阶段：精美GUI界面 38
完整代码整合封装（示例） 40
结束 49
随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，光伏发电作为绿色能源的重要代表，正逐渐在能源领域占据越来越重要的位置。光伏发电不仅有效降低了碳排放，还为实现清洁能源和环境保护目标提供了坚实支撑。然而，由于受到气候、天气、温度、光照强度等多种外部环境因素的影响，光伏发电量具有极强的波动性和不确定性。精准地对光伏功率进行预测，不仅有助于提升电网调度的灵活性与安全性，还能有效提高光伏发电系统的运行效率与经济性。近年来，人工智能及智能优化算法的引入为光伏功率预测提供了新的思路和方法，成为国内外学者和工程技术人员广泛关注的研究热点。
传统的预测方法大多依赖于物理模型或经验模型，这些方法在面对复杂多变的光伏系统时常常难以取得理想效果。物理模型需要大量的先验知识和精确的系统参数输入，而实际工况往往难以完全满足其假设条件，从而影响预测的准确性和实用性。经验模型则受限于历史数据的代表性和广泛性，对于突发性变化和极端天气的适应能力较弱。面对这些挑战，数据驱动型预测模型，尤 ...