【光伏发电预测】MATLAB实现基于GA-SVR 遗传算法（GA）结合支持向量回归（SVR）进行光伏功率预测的详细项目实例（含...

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的GA-SVR（遗传算法结合支持向量回归）用于光伏功率预测的项目实例。该项目旨在应对光伏出力的高度非线性、非平稳与多尺度耦合特征，通过GA在宽泛的超参数空间中搜索最优解，使SVR在不同噪声强度和非线性程度下选取合适的参数。项目涵盖数据接入与清洗、特征工程、模型核心（SVR原理）、全局寻优（GA原理与编码）、交叉验证与早停、训练-验证-测试切分、结果解释与不确定性、工程化封装等环节。此外，项目还包括完整的GUI设计，便于用户交互操作。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB编程环境的工程师或研究人员，以及从事光伏功率预测、数据分析、机器学习领域的专业人员。 使用场景及目标：①提高多天气场景下的鲁棒精度，构建能在晴、阴、多云、沙尘等多场景保持稳定误差上界的预测器；②降低调参成本并标准化流程，借助并行评估显著缩短调参周期；③支持超短期与短期的多时域预测，兼容日前小时级滚动评估；④强化特征工程与可解释性，通过特征重要度的置换评估、偏依赖曲线等方法给出半透明解释；⑤构建面向生产的监控与自适应更新，保证在季节变换和组件老化阶段仍维持业务指标；⑥促进源网荷储协同优化，提升储能调度与需求响应策略的收益。 其他说明：项目不仅提供了详细的代码实现，还涵盖了从环境准备、数据准备、算法设计、模型训练与预测、模型性能评估到GUI界面设计的完整流程。此外，文档强调了项目的应用领域，包括新能源电站功率预测与并网调度、储能协同控制与收益优化、配电网有源管理与需量控制、交易与报价辅助、设备运维与异常诊断等。项目的特点与创新在于全局寻优与统计学习融合、多目标适配度、并行化加速、面向生产的可迁移模板、半透明可解释性、鲁棒数据处理和监控-更新闭环。最后，文档还指出了项目未来改进的方向，如引入混