MATLAB
实现基于
LSTM-GRU
长短期记忆网络（
LSTM
）结合门控循环单元（
GRU）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，已经广泛应用于全球范围内以促使能源结构优化与绿色低碳转型。随着太阳能光伏发电的大规模接入电网体系，如何高效地预测光伏电站功率输出变得尤为关键，这关系到电网的稳定性、能源调度的精准性以及新能源资源的最大化利用。在传统发电模式下，输出功率的稳定性和可控性较高，而光伏发电受太阳辐射强度、云层情况、环境温度、湿度、风速等诸多外部因素影响，表现出高度的波动性与不确定性，这给电力系统的实时平衡控制和调度决策带来了前所未有的挑战。
近年来，精准的光伏功率预测逐步成为智能电网调度、能源交易、负荷管理等多项应用的基础。通过对未来光伏电站输出能力的科学预测，不仅可以有效降低新能源发电的不确定带来的风险，还能提前针对即将出现的输出低谷或高峰采取合理的储能、负荷转移措施，确保电网安全稳定运行。此外， ...