MATLAB
实现基于布谷鸟搜索算法(
CS)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和可再生能源技术的飞速发展,光伏发电作为一种绿色、环保且资源丰富的能源形式,正在世界范围内得到广泛应用。当前,光伏发电已经成为推动能源转型、降低碳排放、缓解环境压力的重要途径。然而,光伏发电在实际运行过程中受天气、温度、辐射强度等多种不确定性因素影响,导致其输出功率具有显著的波动性和不可预测性。这种波动性和不确定性,不仅给电网的调度与运行带来了巨大挑战,也严重影响了光伏电站的经济效益和稳定性。传统的功率预测方法多依赖于统计分析和经典的
机器学习方法,往往无法充分挖掘光伏发电数据中隐藏的复杂非线性关系,从而在高动态环境下表现有限,预测精度难以进一步提升。
布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search, CS)是一种受到自然界布谷鸟繁殖行为启发而提出的新型群体智能优化算法。自提出以来,凭借其结构简单、参数少、全局搜索能力强等优点,被广泛应用于函数优化、特征选择、
神经网络权重优化 ...