光伏功率预测

光伏功率预测新方法：EMD-KPCA-LSTM 模型 为了提高光伏功率预测精度，保障电力系统稳定运行，本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。 模型亮点 多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。 非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列，获取不同时间尺度上的数据信号变化，降低序列非平稳性。 降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入维度。 动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现

光伏系统里的最大功率点追踪，碰上阴影故障可不太好搞。用传统 MPPT 算法，容易卡在局部最优，结果功率掉一截。粒子群优化的优势就在这儿，能跳出局部、全局找最大点，尤其在复杂环境下，效果还挺的。 阴影遮挡下的光伏阵列，用普通算法追踪最大功率点，往往不太稳，容易震荡。这个模型结合PSO（粒子群优化）算法，在 MATLAB 里仿真效果挺不错，跟踪稳定，收敛速度也快。 你可以在控制器里加上 PSO 模块，先扫一圈，引导系统跳到最优功率点，适合那种多峰情况下的追踪需求。想自己试试的话，可以先看看这个模型的结构和实现逻辑。 另外，如果你对 MPPT 或者光伏仿真也感兴趣，下面这些链接也蛮有参考价值：

在MATLAB中通过神经网络对分布式电源的出力进行预测。

小样本场景下的光伏预测其实挺棘手的，尤其刚上线的电站，数据少得可怜。双层神经网络这招就挺有意思，把传统网络一拆为二，每层结构更精简，思路也清晰多了。再加上单步预测，输入输出都减负，响应也快，模型整体也更稳定。 影响光伏发电的因素本来就挺多，像天气、光照啥的。作者就巧妙地用了统计把天气因子融合进网络里，减少了建模的复杂度。你要是用过常规的神经网络预测，会发现这个改法还挺实用。 文末还用了真实数据验证过，结果也还不错，精度稳，数据需求也降了不少。适合那种数据刚起步的项目，友好。想做初步部署或者快速测试的可以试试看。 对了，想延伸了解的话，有几个还蛮对口的资源，像是 BP 神经网络光伏预测，还有个

利用MATLAB对光伏电池进行建模

该资源提供工程用光伏电池的Matlab Simulink仿真模型，可用于模拟和分析光伏电池的特性和性能。

matlabsimulink光伏模型

内容概要：利用遗传算法优化神经网络，提升光伏出力预测的设计效能，初步实现仿真平台于MATLAB。

基于Simscape的太阳能电池板模型 该模型利用Simscape工具箱中的太阳能电池模型，构建光伏太阳能电池板的仿真模型，可用于分析和研究太阳能电池板的性能和特性。

分析了三个光伏电池仿真模型：pvmodule.mdl、MSX60.m 和 untitl.mdl，并对模型结构、参数和应用场景进行了比较研究。