MATLAB光伏电站功率

### 使用MATLAB进行光伏电站功率预测与仿真的方法

#### MATLAB环境准备
在开始之前，需确认已安装MATLAB及其Simulink组件。这些工具提供了创建复杂动态系统的图形化界面和支持多种物理域的联合仿真功能。

#### 构建光伏阵列模型
通过Simulink构建光伏阵列模型是实现光伏系统仿真的基础步骤之一。此过程中涉及定义光伏板特性参数，如开路电压、短路电流等，并考虑光照强度和温度变化的影响[^2]。对于具体的实施细节，可以在Simulink库浏览器中找到相应的元件来搭建电路拓扑结构，从而形成完整的光伏阵列子系统。

% 创建一个新的Simulink模型文件
new_system('pv_model');
open_system('pv_model');

% 添加Solar Cell模块到工作区
add_block('simulink/Sources/DC Voltage Source','pv_model/Voltage_Source')

#### 数据预处理与特征提取
针对光伏输出功率预测任务而言，获取高质量的历史数据集至关重要。通常情况下，会收集诸如辐照度、气温在内的气象因子作为输入变量；同时记录对应的实测发电量用于训练监督学习模型。在此基础上，还需要执行必要的清洗操作去除异常值并填补缺失部分，进而选取合适的统计指标或变换方式完成特征工程环节[^3]。

#### 建立预测模型
目前较为流行的两种机器学习算法——LSTM（长短期记忆网络）和BPNN（反向传播人工神经网络），均可应用于此类时间序列回归问题当中。前者凭借循环门控机制能够更好地捕捉长期依赖关系，适用于较长时间跨度内的趋势判断；后者则因其实现简单且易于理解而在工业界得到广泛应用。下面给出一段采用BPNN架构来进行光伏发电量估计的示范代码片段：

% 初始化BP神经网络
net = fitnet([10 8]);

% 设置训练函数为Levenberg-Marquardt法
net.trainFcn = 'trainlm';

% 输入层规范化处理
net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows', 'mapminmax'};

% 输出层逆转换设定
net.outputs{2}.processFcns = {'removeconstantrows', 'mapstd'};

#### 结果可视化展示
最后一步便是将所得结论直观呈现出来以便于后续分析解读。借助内置绘图命令可以轻松绘制出拟合曲线对比图表，辅助观察两者之间的吻合程度。此外还可以附加一些额外的信息标注说明，比如坐标轴标签、标题文字以及网格样式等等。

figure;
plot(testY, '-o'); hold on;
plot(sim(net,testX), '--*');
xlabel('Time Index');
ylabel('Power (kW)');
title('Comparison Between Actual and Predicted Values');
legend({'True Data', 'Forecast'}, 'Location', 'BestOutside');
grid minor;