MATLAB
实现基于萤火虫算法（
FA）进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的不断优化与可再生能源的持续推广，光伏发电作为一种清洁、可再生、高效的能源方式，受到了越来越多国家和地区的重视。尤其在“双碳”战略目标推动下，光伏发电已经成为电力系统低碳转型的重要组成部分。然而，由于光伏发电高度依赖气象条件、太阳辐射强度、温度、湿度、风速等多种因素，具有明显的间歇性和随机性，这使得光伏发电功率的波动和不可控性显著增加。对于大规模并网光伏电站来说，精确地预测其未来的功率输出，能够有效提高电力系统的安全性、经济性和可靠性，有助于电网调度和新能源消纳。
当前主流的光伏功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和基于人工智能的建模方法。传统的物理模型方法对参数和气象数据的依赖较强，存在适应性差和预测精度不高的问题。统计模型方法虽能反映历史数据的相关性，但难以捕捉数据的非线性与复杂性。而基于人工智能的建模方法，如支持向量机、神经网络等，能够挖掘数据间的深层非线性关系，显著提升 ...