基于GCN图神经网络的光伏功率预测附Matlab代码

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基于图卷积神经网络（GCN）的光伏功率预测，核心是通过图结构建模光伏系统中 “空间关联变量”（如多逆变器、多站点、气象要素）的相互影响，利用 GCN 对拓扑信息的捕捉能力，解决传统模型忽略空间耦合关系导致的预测精度不足问题，尤其适用于分布式光伏电站、多阵列光伏系统等场景。

光伏功率不仅受单站点局部气象（光照、温度）和自身状态（组件老化、倾角）影响，还存在显著的空间关联性：

传统预测模型（如 LSTM、XGBoost）将各站点 / 逆变器的输入视为独立特征，无法利用空间关联信息；而 GCN 通过 “图结构” 建模这种关联，实现：

框架分为 图结构设计→数据预处理→GCN 模型构建→训练与预测 四步，重点解决 “如何将光伏系统转化为图” 和 “如何聚合空间特征” 的问题。

将光伏系统抽象为图 G=(V,E,W)，其中节点、边、权重的设计需结合物理实际：

图组件	设计方案（以分布式光伏电站为例）
节点集 V	包含三类节点：- 光伏节点：每个逆变器 / 光伏阵列作为一个节点（如 10 个逆变器对应 10 个节点），特征为历史功率、组件温度、安装倾角；- 气象节点：区域内 1~3 个气象站作为节点，特征为光照强度、环境温度、风速；- 时间节点（可选）：当前时刻的小时、季节、太阳高度角作为辅助节点，补充时序信息。
边集 E	边的存在基于 “影响关联性”：- 光伏节点间：相邻逆变器（物理距离 < 50 米）连边，体现阴影、光照的空间传导；- 光伏 - 气象节点间：距离最近的气象站与所有光伏节点连边，体现气象对功率的直接影响；- 时间节点与其他节点：全连接，体现时间对所有变量的影响。
权重矩阵 W	边权重量化关联强度，采用 “物理 + 数据” 双驱动：- 光伏 - 光伏边：权重 = 1/（两逆变器距离），距离越近权重越大（如距离 20 米权重 0.05，50 米权重 0.02）；- 光伏 - 气象边：权重 = 1 - （光伏站点与气象站距离 / 区域最大距离），距离越近权重越大；- 时间边：权重根据季节调整（如夏季光照强，时间节点权重 0.3；冬季 0.1）。

数据采集
：
- 光伏数据：逆变器输出功率（15 分钟 / 1 小时采样间隔）、组件温度（若有传感器）；
- 气象数据：区域气象站的逐时光照（W/m²）、温度（℃）、风速（m/s）；
- 地理数据：各逆变器的经纬度、海拔、安装倾角。
清洗与补全
：
- 异常值：剔除功率 < 0 或远超额定功率（如 120% 额定值）的数据，用相邻时段的空间插值（如取 3 个邻居节点的均值）替换；
- 缺失值：短缺失（<3 个采样点）用线性插值，长缺失（>3 个点）用 “图节点填充法”（基于邻居节点特征预测缺失值）。
特征工程
：
- 时序特征：为每个光伏节点添加 “滞后特征”（前 1/2/4 小时的功率值）、“滚动特征”（近 2 小时的光照均值 / 方差）；
- 归一化：将所有节点特征缩放到 [0,1]（如功率 / 额定功率、光照 / 1000），避免量纲差异影响图卷积权重。