MATLAB
实现基于
RNN-DNN
循环神经网络（
RNN）结合深度神经网络（
DNN）进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球可再生能源的推广与应用，光伏发电作为一种绿色环保的电力生产方式，在能源结构转型和碳中和目标实现中占据着重要地位。太阳能资源取之不尽、用之不竭，然而由于其本身的间歇性和波动性，直接影响电网的安全可靠运行。随着光伏发电并网容量迅速提升，电力系统对发电功率的预测精度要求也日益严苛。针对这些挑战，如何准确预测光伏发电功率成为当前学术界和工业界亟待解决的关键问题之一。
传统经验模型和物理模型由于需要庞大的环境参数输入及复杂的现场校准工作，难以应对复杂气象条件和多元化地理环境对光伏发电输出的影响，预测结果往往存在较大误差。统计回归与时间序列等浅层模型虽然一定程度上提高了预测精度，但在面对光伏发电的高度非线性、多尺度及强噪声数据时表现不佳。因此，人工智能技术，尤其是深度学习方法，凭借其强大的特征提取和建模能力，在光伏发电预测 ...