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🔥 内容介绍

在当今充满技术创新和科学发展的时代，光伏能源作为一种可再生能源形式，受到了广泛的关注。光伏发电系统的性能预测对于优化能源管理和提高电力系统的可靠性至关重要。因此，光伏预测算法的研究和应用变得越来越重要。

近年来，深度学习技术在各个领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种被广泛应用于时间序列数据分析的深度学习模型。本文将介绍一种基于卷积神经网络结合门控循环单元的光伏预测算法流程，以实现数据多维输入单输出的光伏能量预测。

首先，我们需要了解卷积神经网络和门控循环单元的基本原理。卷积神经网络是一种前馈神经网络，通过卷积操作和池化操作有效地提取输入数据的特征。而门控循环单元是一种特殊的循环神经网络，通过门控机制控制信息的流动，解决了传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

接下来，我们将介绍光伏预测算法的流程。首先，我们需要收集光伏发电系统的历史数据，包括光照强度、温度等多个维度的输入特征以及对应的光伏能量输出。然后，我们将数据进行预处理，包括归一化、平滑等操作，以提高模型的训练效果。

接着，我们将构建卷积神经网络和门控循环单元的结合模型。首先，我们使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取，得到高维特征表示。然后，我们使用门控循环单元对高维特征进行时序建模，捕捉数据的时间相关性。最后，我们将门控循环单元的输出与光伏能量进行回归分析，得到光伏能量的预测结果。

在模型训练过程中，我们使用均方误差作为损失函数，通过反向传播算法优化模型参数。为了评估模型的性能，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用测试集上的预测误差来评估模型的泛化能力。

最后，我们将介绍一些实验结果和讨论。通过对真实光伏发电系统数据的实验，我们验证了所提出的光伏预测算法的有效性和准确性。实验结果表明，基于卷积神经网络结合门控循环单元的光伏预测算法在光伏能量预测方面具有较高的准确性和稳定性。

综上所述，本文介绍了一种基于卷积神经网络结合门控循环单元的光伏预测算法流程。该算法通过多维输入单输出的方式，能够准确地预测光伏能量的输出。未来，我们将进一步完善该算法，并将其应用于实际的光伏发电系统中，以进一步提高光伏能源的利用效率和可靠性。

📣 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] 蔡勇.基于CNN-GRU的滚动轴承寿命预测[J].机械工程与自动化, 2023(1):143-145.

[2] 王博文,王景升,王统一,等.基于卷积神经网络与门控循环单元的交通流预测模型[J].重庆大学学报, 2023.

[3] 杨锡运,马文兵,彭琰,等.基于组合神经网络的分布式光伏超短期功率预测方法[J].热力发电, 2023, 52(8):162-171.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

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

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合