基于GCN图神经网络的光伏功率预测Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于 GCN（图卷积网络）的光伏功率预测 完整方案，核心聚焦 时空融合建模—— 用 GCN 捕捉光伏电站集群的空间依赖（如相邻电站的辐照度、地形关联），用 GRU 捕捉时序趋势（如历史功率、气象序列的时间演变），解决传统时序模型（LSTM/ARIMA）忽略空间关联的痛点，提升短期 / 超短期预测精度。

一、问题背景与核心思路

1. 光伏功率预测的关键挑战

光伏功率输出受 时序特征（历史功率、辐照度 / 温度 / 风速的时间趋势）和 空间特征（相邻电站的功率联动、区域气象一致性）共同影响：

• 时序维度：功率具有日内周期性（日出日落）、日内波动性（云层遮挡）；

• 空间维度：距离相近的光伏电站受同一气象系统影响，功率变化具有相关性（如 A 电站辐照度下降 10 分钟后，B 电站功率也下降）。

传统模型（LSTM、XGBoost）仅关注单个电站的时序特征，忽略空间依赖，导致预测误差较大（尤其超短期预测）。

2. 核心解决方案：GCN+GRU 时空融合模型

• GCN（图卷积网络）

  ：将光伏电站视为 “节点”，电站间的空间关联视为 “边”，通过图卷积提取节点的空间聚合特征（如融合相邻 3 个电站的辐照度信息）；

• GRU（门控循环单元）

  ：处理单个电站的历史时序特征（如过去 24 小时的功率、气象序列），捕捉时间依赖；

• 融合逻辑

  ：先通过 GRU 提取每个节点的时序特征向量，再输入 GCN 建模节点间的空间关联，最后通过全连接层输出预测功率（提前 1 小时 / 6 小时 / 24 小时）。

3. 预测目标与输入输出定义

• 预测目标：光伏电站集群的 短期功率预测（提前 1~24 小时）；

• 输入特征（每个节点 / 电站）：

  • 时序特征（动态）：过去 24 小时的功率序列、辐照度、环境温度、风速、湿度（按 15 分钟采样，共 96 个时间步）；

  • 静态特征：电站装机容量、纬度 / 经度（影响太阳高度角）、海拔；

• 输出：未来 1 个时间步（15 分钟）/ 多个时间步的功率值（归一化后）。

⛳️ 运行结果

训练集 - 均方根误差: 4.334 兆瓦, 平均绝对误差: 2.620 兆瓦, 决定系数: 0.9092

测试集 - 均方根误差: 3.395 兆瓦, 平均绝对误差: 2.117 兆瓦, 决定系数: 0.9665

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]任斌,张浩,何春红.基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法与系统:CN202410181728.2[P].CN118193973B[2025-11-27].

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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