目录
MATLAB实现基于扩展卡尔曼滤波（EKF）进行光伏功率预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
推动新能源消纳与电网稳定运行 5
提升光伏电站的运营效率 5
增强系统模型的鲁棒性与适应性 5
推动智能化电力系统发展 5
降低新能源并网成本 6
促进先进算法在能源行业应用 6
丰富光伏功率预测技术体系 6
支持多能互补与智慧能源管理 6
项目挑战及解决方案 6
非线性系统建模复杂 6
外部环境影响不确定性高 7
数据噪声与测量误差干扰 7
模型参数选择与优化难度大 7
大规模数据处理与实时计算压力 7
算法工程实现与系统集成挑战 7
项目模型架构 8
数据采集与预处理 8
特征选择与输入变量构建 8
非线性动态系统建模 8
扩展卡尔曼滤波算法核心机制 8
状态变量与噪声建模 9
算法递推与自适应更新机制 9
预测结果输出与性能评价 9
系统集成与应用部署 9
项目模型描述及代码示例 9
状态空间模型设计 9
初始参数与协方差矩阵设置 10
雅可比矩阵计算函数 10
扩展卡尔曼滤波预测与校正核心流程 10
多变量输入构建与归一化处理 11
动态调整噪声协方差提升自适应性 11
预测结果反归一化输出与性能评价 11
结果可视化展示与分析 11
关键模块可配置参数与批量仿真设计 12
算法主要流程一体化封装 12
模型扩展与多步预测框架 13
项目应用领域 13
新能源智能电网调度 13
分布式光伏电站运维与资产管理 14
智能微电网与多能互补集成 14
新能源电力市场交易与优化 14
智慧城市与绿色园区能源管理 14
新能源科教与技术创新平台 15
项目特点与创新 15
强化非线性动态系统建模能力 15
动态融合多源信息实现自适应优化 15
鲁棒性高、抗噪声能力强 15
支持多变量与高维特征输入 16
模块化设计便于系统集成与二次开发 16
支持自适应噪声更新与动态参数修正 16
预测结果可视化与性能实时评价 16
支持多步与滚动预测场景 16
工程实现与开源兼容性强 17
项目应该注意事项 17
数据采集与质量控制需严谨规范 17
特征工程和输入变量选择要科学严密 17
模型参数初始化和算法收敛性评估要严密 17
实时计算性能与系统集成要提前规划 17
模型泛化能力与适用性持续评估 18
预测结果解读与反馈机制建设 18
项目模型算法流程图 18
项目数据生成具体代码实现 19
项目目录结构设计及各模块功能说明 20
项目目录结构设计 20
各模块功能说明 21
项目部署与应用 21
系统架构设计 21
部署平台与环境准备 22
模型加载与优化 22
实时数据流处理 22
可视化与用户界面 22
GPU/TPU 加速推理 22
系统监控与自动化管理 23
自动化 CI/CD 管道 23
API 服务与业务集成 23
前端展示与结果导出 23
安全性与用户隐私 23
数据加密与权限控制 23
故障恢复与系统备份 24
模型更新与维护 24
项目未来改进方向 24
引入更丰富的数据源与高维特征融合 24
集成深度学习与多模型融合算法 24
实现边缘智能与自适应调度 24
优化自动化运维与可解释性能力 25
开放标准接口与多行业场景适配 25
项目总结与结论 25
程序设计思路和具体代码实现 26
第一阶段：环境准备 26
清空环境变量 26
关闭报警信息 26
关闭开启的图窗 26
清空变量 26
清空命令行 26
检查环境所需的工具箱 27
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。 27
配置GPU加速 27
第二阶段：数据准备 28
数据导入和导出功能 28
文本处理与数据窗口化 28
数据处理功能 28
数据分析 29
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 29
特征提取与序列创建 29
划分训练集和测试集 30
参数设置 30
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 30
算法设计和模型构建 30
优化超参数 31
防止过拟合与超参数调整 32
第四阶段：模型训练与预测 33
设定训练选项 33
模型训练 34
用训练好的模型进行预测 34
保存预测结果与置信区间 34
第五阶段：模型性能评估 35
多指标评估 35
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 35
设计绘制误差热图 36
设计绘制残差分布图 36
设计绘制预测性能指标柱状图 37
第六阶段：精美GUI界面 38
完整代码整合封装（示例） 41
结束 49
光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，正在全球范围内得到广泛应用。受益于太阳能资源的普遍性、可再生性以及低碳环保的特性，光伏发电在降低碳排放、推动能源结构转型中发挥着至关重要的作用。随着光伏装机规模的不断扩大，光伏发电的间歇性与波动性逐渐成为电力系统调度运行与稳定性的核心挑战之一。特别是在大规模光伏电站接入电网的背景下，如何有效预测其未来功率输出，直接影响到电网的安全运行、负荷平衡以及新能源消纳能力。
光伏功率预测的准确性，关乎电力系统的经济性、稳定性及安全性。传统的预测方法多以统计学或经验模型为主，难以充分捕捉复杂的非线性动态特征，面对光照、温度、天气等多因素影响下的复杂系统，预测效果受到很大限制。近年来，人工智能、深度学习、神经网络等方法开始应用于光伏功率预测，取得了一定进展，但其对大规模历史数据的依赖性较强，且在模型解释性和泛化能力方面存在一定短板。
为进一步提升光伏功率预测的实时性与准确性，滤波算法逐步受到研究者青睐。尤其是扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性动态系统状态估计方面表现优异 ...