MATLAB
实现基于猎鹰优化算法（
FO）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏发电作为可再生能源领域的重要组成部分，近年来在全球范围内得到了广泛应用和持续发展。由于光伏系统的发电能力受到气象条件、环境变化、设备老化等多重复杂因素的影响，导致其输出功率具有强烈的随机性和不确定性。这种不可预测性直接影响着电网的安全运行和调度计划，也为新能源的大规模接入带来了严峻挑战。因此，实现高精度的光伏功率预测，成为智能电网、能源管理系统以及分布式发电并网等场景下的核心技术需求。
传统的光伏功率预测方法主要包括物理建模法、统计方法以及基于人工智能的预测模型等。物理建模方法依赖于详细的系统参数和环境监测数据，难以适应复杂多变的实际应用场景。统计学方法虽然能够通过历史数据分析建立预测模型，但在处理强非线性、多维特征和高噪声干扰的工况下，预测精度有限。近年来，基于机器学习和智能优化算法的预测方法逐渐成为研究热点。这些方法能够有效挖掘历史数据中的潜在规律，充分融合环境变量、多源数据，具有自适应、 ...