光伏功率预测模型

光伏功率预测是指预测未来某个时间点或一段时间内的光伏发电量。与传统电力预测不同，光伏功率受到天气因素的影响较大，因此需要考虑天气数据等相关因素。常用的光伏功率预测模型包括基于物理模型的方法和基于机器学习的方法。其中，基于物理模型的方法通常需要对光伏电池组件的特性进行建模，计算出光伏发电量的理论值，并结合天气数据等因素进行修正。而基于机器学习的方法则通过利用历史数据的特征信息，如天气、日照时长、风速等因素，来进行未来功率的预测。常用的机器学习方法包括支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）和神经网络等。以下是使用Python实现基于LSTM的光伏功率预测模型的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 将时序数据转换为监督学习问题的数据格式
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        X.append(a)
        y.append(dataset[i + look_back, :])
    return np.array(X), np.array(y)

time_steps = 24  # 输入序列长度
n_features = data.shape[1]   # 特征数量

# 将数据转换为监督学习问题的数据格式
X, y = create_dataset(data_scaled, look_back=time_steps)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.67)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建LSTM模型，设置输入序列长度和输出序列长度等参数
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(time_steps, n_features)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 拟合模型并预测未来n个时间点的功率值
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
forecast = model.predict(future_data)

在这段代码中，首先对数据进行归一化处理，然后将时序数据转换为监督学习问题的数据格式。接下来，使用Keras库构建LSTM模型，并通过拟合模型来预测未来的光伏功率值。需要注意的是，在实际应用中还需要进行数据预处理、特征提取和模型参数优化等步骤，以提高预测精度。