MATLAB实现基于LSTM-GRU长短期记忆网络（LSTM）结合门控循环单元（GRU）进行光伏功率时间序列预测的详细项目实例
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光伏发电作为清洁能源体系中的重要组成部分，近年在电力系统中的渗透率持续提升。相较于传统火电机组，光伏电站具有零碳排放、建设周期短、模块化部署灵活等显著优势，但其输出功率对太阳辐照度、环境温度、组件表面污染、云层遮挡和阵列姿态等因素极为敏感，因此呈现出明显的随机波动性、间歇性与非线性特征。尤其在日照变化频繁的时段，功率曲线会出现快速上升、陡降、局部震荡与短时突变，这使得光伏功率预测成为新能源并网调度、储能配置、削峰填谷、备用容量规划和电网安全稳定运行中的关键环节。
在实际工程中，光伏功率预测不仅关系到电站收益最大化，也直接影响电网对新能源的消纳能力。若预测偏差过大，调度计划将频繁修正，储能系统充放电策略会失衡，甚至引起局部电压越限、频率波动和弃光风险。为了提高预测精度，传统方法通常依赖线性回归、时间序列自回归、经验平滑 ...