MATLAB
实现基于贝叶斯线性回归（
BLR）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转型与可再生能源的大力发展，光伏发电技术正逐步成为电力系统的重要组成部分。由于光伏发电受环境条件影响显著，其出力具有波动性和不确定性。因此，对光伏功率的有效预测，对于提升其并网运行的安全性和稳定性、提高电力系统的灵活性和经济性具有极为关键的现实意义。在当前电力系统向清洁、低碳、高效、数字化发展的进程中，光伏功率预测不仅关乎电网调度的精细化管理，也是智能调度、能量管理、辅助服务和市场交易等多元场景下的基础支撑工作。
当前，传统时间序列分析方法在光伏预测领域虽然获得了广泛应用，例如ARMA、ARIMA及其变体，但这类模型在面对复杂的环境非线性影响以及多源气象数据时，建模能力有限，难以充分挖掘特征信息。与此同时，基于神经网络的深度学习方法（如CNN和LSTM）虽能大幅提升预测精度，却存在“黑盒”性质、难以解释预测结果和对大规模数据依赖性强等痛点。因此 ...