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，实现对光伏发电功率的精准预测。 代码优势 改进算法: 采用 KPCA 代替传统 PCA，进一步提升预测精度。 模块化设计: 代码结构清晰，易于理解和修改。 扩展性强: 可根据需要灵活调整模型组件，例如： 将 EMD 替换为 VMD、CEEMDAN、EEMD 等分解算法。 将 LSTM 替换为 GRU、BiLSTM 等改进模型性能。 实验结果 实验结果表明，相较于传统方法，该模型显著提高了光伏功率预测精度。 相关资源 项目代码和参考文献可参考 [链接地址]。

在MATLAB中通过神经网络对分布式电源的出力进行预测。

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。

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

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, vol. 24, no. 5, pp. 1198-1208, May 2009, doi: 10.1109/TPEL.2009.2013862。