光伏预测

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。

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。

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。

太阳能作为一种新能源，正得到广泛应用。为研究光伏发电的基本特性，支持光伏产业发展和能源清洁化，本模型参考IEEE期刊文献，构建了光伏电池板的简化、常规和改进模型，并利用Matlab R2020b的Simulink仿真平台进行了伏安特性曲线和伏瓦特性曲线的模拟。详细参考文献：M. G. Villalva, J. R. Gazoli and E. R. Filho, \"Comprehensive Approach to Modeling and Simulation of Photovoltaic Arrays,\" IEEE Transactions on Power Electronics,

该数据集包含某光伏电站整年的发电数据，适用于机器学习模型训练和数据分析研究，例如： 利用人工神经网络预测光伏发电量 分析光伏发电效率及影响因素 研究光伏发电数据的季节性规律