光伏发电功率预测matlab

光伏发电功率预测可以采用机器学习算法，常见的有基于神经网络、支持向量机、决策树等算法。在MATLAB中，可以使用相关工具箱（如Neural Network Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox等）来实现这些算法。

具体实现步骤如下：

1. 数据收集：收集光伏发电功率历史数据，并整理成适合机器学习算法处理的格式。

2. 特征工程：根据历史数据的特征，提取出适合预测的特征，如天气数据、时间、光照强度等。

3. 数据预处理：对提取后的特征进行归一化、标准化等处理，以提高模型训练的准确性。

4. 模型训练：选择合适的机器学习算法，设置超参数，并使用历史数据进行训练。

5. 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，比较预测结果与真实数据之间的差异。

6. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，如调整超参数、增加特征等。

7. 模型应用：使用优化后的模型进行光伏发电功率预测。

需要注意的是，光伏发电功率预测受到多种因素的影响，如天气、季节、日照时间等，因此需要考虑这些因素对预测结果的影响。