MATLAB
实现基于循环神经网络（
RNN）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不断优化，可再生能源已成为推动经济社会可持续发展的核心动力。光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，以太阳能为基础，通过光伏组件将太阳辐射能直接转化为电能，具有无污染、可再生、分布范围广等诸多优势。在此推动下，分布式与集中式光伏电站如雨后春笋般涌现，极大地提高了绿色能源在社会总能耗中的比重。然而，光伏发电系统由于其依赖于自然界的太阳辐射，受到天气、温度、湿度、环境污染等季节及气候因素的影响极大，具有明显的非线性、强随机性和时变性的特点，使得光伏电站的输出功率波动较大，这直接影响了电网的安全稳定运行以及用电负荷的有效调度。因此，建立高精度、高鲁棒性的光伏功率预测模型，是实现新能源并网友好接入、提高光伏发电效率及减少弃光弃电现象的前提条件。
传统的光伏功率预测方法主要包括基于物理模型的预测、时间序列分析模型和机器学习方法。物理模型依托对气象环境和光伏组件 ...