MATLAB
实现基于灰狼优化算法（
GWO）进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提升，绿色能源的开发与利用正逐渐成为能源发展的主流方向。光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，以其取之不尽、用之不竭的优点，成为当前最具潜力的能源形式之一。光伏发电系统通过将太阳能转化为电能，有效减少了对传统化石能源的依赖，同时大幅度降低了碳排放。然而，光伏发电系统的输出功率受太阳辐射强度、环境温度、天气变化、组件老化等多重因素影响，具有明显的随机性和波动性。光伏功率预测的精度直接影响到电网调度、负荷分配以及新能源消纳效率，成为智能电网建设和运行中的关键技术之一。
传统的功率预测方法如物理模型法和统计模型法在实际应用中受限于复杂环境参数和计算成本的约束，往往难以适应实际光伏电站中多变的工况。近年来，随着大数据与人工智能技术的发展，机器学习及优化算法逐步被引入到光伏功率预测领域。利用历史功率数据和气象信息，构建高精度的预测模型，能够有效提升预测的准确性和鲁棒性 ...