MATLAB
实现基于
KNN-DNN K
近邻算法（
KNN）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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在全球能源结构深刻变革与应对气候变化的双重驱动下，以太阳能为代表的可再生能源正以前所未有的速度发展，成为推动全球能源转型、实现“碳达峰、碳中和”目标的核心力量。光伏发电作为太阳能利用最主要的形式之一，凭借其资源丰富、清洁无污染、技术成熟度高以及成本持续下降等显著优势，在全球范围内实现了规模化部署。然而，光伏发电系统固有的间歇性、波动性和随机性特征，给电力系统的安全、稳定、经济运行带来了前所未有的挑战。光伏电站的功率输出高度依赖于实时的气象条件，如太阳辐照度、环境温度、云层覆盖、风速、湿度等，这些因素瞬息万变，导致光伏出力呈现出强烈的非线性和非平稳性，使得电网的功率平衡、频率调节和电压控制变得异常复杂。
当大规模光伏电站并入电网时，其出力的不确定性会严重冲击电网的稳定性。在晴朗无云的天气，光伏系统可能在短时间内输出巨大功率 ...