MATLAB
实现基于
LSTM-GBDT
长短期记忆网络（
LSTM
）结合梯度提升决策树（
GBDT
）进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构和开发方式的不断变革，可再生能源特别是光伏发电以其清洁、高效、可持续等显著优势，成为未来能源系统的重要组成部分。光伏发电量受天气、环境及设备状态影响显著，具有显著的间歇性和波动性特征。实现对光伏功率的高精度预测，能够有效提升能源调度的灵活性，促进电力系统的安全稳定运行，是电力行业乃至能源领域亟需攻克的核心难题。当前，随着分布式光伏发电系统的广泛部署，实时、精准的光伏功率预测已成为智能电网、虚拟电厂、微电网等先进能源体系构建的重要基础。
光伏功率预测作为光伏发电系统智能化运行的关键技术之一，直接关系到电力调度计划的科学性与经济性。传统的功率预测方法多以物理模型或经验模型为主，受限于模型本身对复杂非线性、时序变化的刻画能力，预测精度难以满足日益增长的实际需求。随着人工智能、大数据技术的迅猛发 ...