光伏出力预测matlab

### 光伏出力预测 MATLAB 示例代码 #### 基于 BP 神经网络的光伏出力预测 下面展示一段基于 BP 神经网络实现光伏发电功率预测的 MATLAB 代码： ```matlab % 加载数据集 load('power_data.mat'); % 数据集中应包含历史发电功率数据 power_data 和对应的特征矩阵 features % 划分训练集和测试集 trainSize = floor(length(power_data)*0.8); testSize = length(power_data)-trainSize; X_train = features(1:trainSize,:); Y_train = power_data(1:trainSize); X_test = features((trainSize+1):end,:); Y_test = power_data((trainSize+1):end); % 创建并配置神经网络结构 hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数可根据需求调整 net = fitnet(hiddenLayerSize); % 设置训练函数和其他参数 net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用尺度共轭梯度法作为训练函数 net.divideParam.trainRatio = 0.7; net.divideParam.valRatio = 0.15; net.divideParam.testRatio = 0.15; % 训练神经网络 [net,tr] = train(net,X_train',Y_train'); % 进行预测 predictedData = net(X_test')'; % 绘制预测结果曲线 figure; plot(Y_test,'b','LineWidth',2); hold on; plot(predictedData,'r--','LineWidth',2); xlabel('时间'); ylabel('光伏发电功率'); legend('实际值','预测值'); grid on; title('BP神经网络光伏发电功率预测结果'); ``` 此段代码实现了从加载数据到划分训练集与测试集，再到创建、配置以及训练神经网络的过程，并最终展示了如何利用训练好的模型对未来一段时间内的光伏发电量做出预测。 对于上述过程中涉及到的数据预处理工作，在实际项目里应当更加严谨细致地对待。例如对异常值检测剔除、缺失值填补等问题都需要额外关注[^1]。 此外，考虑到天气因素会对光伏出力造成显著的影响，因此在构建特征向量时也可以加入诸如温度、湿度等环境变量来提高预测精度[^3]。

### MATLAB中基于神经网络的光伏出力预测编程实现 要使用MATLAB中的神经网络进行光伏出力预测，可以通过以下方法完成。此过程涉及数据准备、模型建立、训练和验证等多个环节。 #### 数据准备 在开始建模之前，需要收集并整理用于预测的数据集。这些数据应包括影响光伏出力的主要因素，如太阳辐照度、环境温度、湿度、风速等气象参数，以及可能的历史光伏出力数据[^3]。 ```matlab % 假设已有的数据存储在一个矩阵 data 中，其中前几列是输入特征，最后一列为输出目标 data = load('pv_data.mat'); % 加载数据文件 inputFeatures = data(:, 1:end-1); % 输入特征（如温度、湿度等） outputTarget = data(:, end); % 输出目标（光伏出力） ``` #### 创建神经网络模型 利用MATLAB内置的`feedforwardnet`函数创建一个多层感知器（MLP）神经网络。可以根据实际情况设置隐含层数目及其节点数量。 ```matlab hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数 net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); ``` 此处定义了一个单隐藏层的前馈神经网络，并指定隐藏层包含10个神经元[^1]。 #### 训练神经网络 将数据划分为训练集、验证集和测试集三部分，以便评估模型性能。接着调用`train`命令执行训练流程。 ```matlab [net,tr] = train(net,inputFeatures',outputTarget'); ``` 这里采用默认的Levenberg-Marquardt算法作为优化手段来进行权重更新[^5]。 #### 测试与评价 运用经过训练后的网络对象对未来时间段内的光伏产量做出估计，并计算误差指标衡量准确性。 ```matlab predictedOutput = net(inputFeatures'); % 使用训练好的网络做预测 error = outputTarget' - predictedOutput; performance = perform(net,outputTarget',predictedOutput); figure; plotperf(tr); title('Training Performance'); xlabel('Epochs'); ylabel('Mean Squared Error'); disp(['Model performance (MSE): ', num2str(performance)]); ``` 以上代码片段展示了如何绘制训练过程中损失变化曲线图，并打印最终均方根误差值来表示整体表现情况[^4]。 #### 时间序列可视化 为了更直观展示预测效果，可针对特定时间范围绘制成折线图表形式对比真实值同预估值差异程度。 ```matlab timeLabels = {'8:00','9:00','10:00','11:00','12:00',... '13:00','14:00','15:00','16:00','17:00','18:00'}; figure; subplot(2,1,1); plot(timeLabels,predictedOutput,'r-o',timeLabels,outputTarget','b-x') legend('Predicted Output','Actual Output') title('Comparison Between Predictions and Actual Values'); xlabel('Time of Day'); ylabel('Power Generation'); subplot(2,1,2); bar(error); title('Error Distribution Over Time Intervals'); xlabel('Hourly Timestamps'); ylabel('Residual Errors'); set(gca,'XTickLabelRotation',45); ``` 上述脚本生成两个子图窗口分别呈现两者之间匹配状况及残差分布情形[^5]。 ---