【Matlab光伏功率预测】基于支持向量机的多变量光伏功率预测(libsvm)（附MATLAB代码）

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🔥 内容介绍

光伏发电是一种利用太阳能光伏电池将太阳能转化为电能的技术，随着可再生能源的重要性日益凸显，光伏发电技术也得到了广泛的关注和应用。在光伏发电系统中，准确预测光伏功率对于系统的运行和管理至关重要。因此，基于支持向量机的多变量光伏功率预测成为了研究的热点之一。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，它在数据建模和预测中表现出色。通过使用SVM算法，可以对多变量光伏功率进行精确的预测，从而帮助光伏发电系统实现更高效的运行管理。

在多变量光伏功率预测中，常常使用libsvm这个开源的机器学习工具包。libsvm提供了一系列的机器学习算法，包括分类、回归和异常检测等功能，可以满足多变量光伏功率预测的需求。通过libsvm，用户可以方便地构建预测模型，并对模型进行评估和优化。

多变量光伏功率预测的过程中，需要考虑诸多因素，如天气状况、光照强度、温度等。这些因素的变化会直接影响光伏发电系统的功率输出，因此在预测模型中需要充分考虑这些因素的影响。通过使用支持向量机和libsvm工具包，可以更准确地捕捉这些因素之间的复杂关系，从而实现对多变量光伏功率的精确预测。

除了在光伏发电系统中的应用，基于支持向量机的多变量光伏功率预测还可以在其他领域得到广泛的应用。比如在气象学中，可以利用这种方法对太阳能的利用情况进行预测；在能源管理领域，可以通过对光伏功率的准确预测来优化能源的利用和分配。

总之，基于支持向量机的多变量光伏功率预测是一种非常有效的预测方法，它可以帮助光伏发电系统实现更高效的运行管理，同时也可以在其他领域得到广泛的应用。随着机器学习和人工智能技术的不断发展，相信这种方法将会在未来发挥越来越重要的作用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴诗芹,陆豪乾.基于相似日理论和LIBSVM软件中SVR算法的光伏发电系统输出功率预测方法[J].太阳能, 2021(1):6.DOI:10.19911/j.1003-0417.tyn20200114.02.

[2] 韩丽洁.基于灰色关联分析和最小二乘支持向量机的光伏功率预测算法的研究[D].天津大学,2017.

[3] 姜恩宇,季亮,夏能弘,等.基于支持向量机的光伏发电功率预测[J].上海电力学院学报, 2015, 31(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1006-4729.2015.06.002.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

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