MATLAB
实现基于多层感知机（
MLP）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏发电因其绿色、清洁和可再生的独特优势，在全球范围内受到高度重视，已成为推动能源结构向低碳化、可持续发展转型的重要力量。近年来，随着分布式光伏电站的发展，光伏在电力系统中所占比重显著上升，但光伏功率易受太阳辐射、温度、湿度及天气等自然环境因子的影响，呈现出显著的波动性与不确定性。如何准确、高效地对光伏功率进行短期预测，是实现智能电网调度优化、安全稳定运行及清洁能源高效利用的关键前提。
传统的物理建模方法和统计方法由于对此类复杂非线性关系和高维特征描述能力有限，无法有效解决光伏功率预测中的多变量耦合、数据噪音、时变性等难题。因此，依托机器学习与人工智能等新兴技术，通过挖掘大量历史气象数据与发电量数据之间的深层次关联，以提升光伏功率预测的精度，已成为学术与工程领域的研究热点。
多层感知机（MLP）作为一种典型的前馈神经网络结构，具备优良的非线性建模和泛化能力，非常适合 ...