基于GCN图神经网络的光伏功率预测Matlab代码
该代码实现了一个基于图卷积网络（GCN）的光伏发电功率预测模型。以下是对其各方面的详细分析：
一、主要功能
使用图卷积网络（GCN） 对光伏发电功率进行时间序列预测，通过构建特征之间的图结构（基于特征相关性）来提升预测精度，并提供了完整的训练、测试、评估与可视化流程。
二、算法步骤
-
数据读取与预处理：
- 从Excel文件中读取光伏发电数据（特征与功率值）。
- 对输入和输出数据进行标准化（Z-score归一化）。
-
图结构构建：
- 计算特征之间的相关系数矩阵。
- 根据阈值（0.1）构建邻接矩阵，保留显著相关的特征边。
- 添加自连接并进行对称归一化（用于GCN传播）。
-
GCN模型构建与训练：
- 三层网络结构：输入 → 隐藏层1（32维）→ 隐藏层2（16维）→ 输出（1维）。
- 使用ReLU激活函数。
- 使用均方误差（MSE）作为损失函数。
- 使用批量梯度下降进行训练。
-
预测与反标准化：
- 对训练集和测试集进行预测。
- 将预测结果反标准化回原始量纲。
-
评估与可视化：
- 计算RMSE、MAE、R²等评估指标。
- 绘制时间序列对比图、回归分析图、损失曲线图。
三、技术路线
- 图构建：基于特征相关性构建图结构，将特征视为节点，相关性强的特征之间建立边。
- GCN传播：使用对称归一化邻接矩阵进行特征传播，增强特征表示。
- 神经网络结构：三层全连接网络，使用ReLU激活。
- 训练策略：Mini-batch梯度下降，Xavier初始化。
- 评估方法：多指标评估 + 多维度可视化。
四、公式原理
1. 图卷积公式（简化版）：
2. 损失函数（MSE）：
五、参数设定
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
num | 96 | 每天96个时间点（15分钟间隔） |
L1 | 30 | 训练天数 |
L2 | 31 | 测试天数 |
hidden_size1 | 32 | 第一隐藏层维度 |
hidden_size2 | 16 | 第二隐藏层维度 |
learning_rate | 0.001 | 学习率 |
epochs | 100 | 训练轮次 |
batch_size | 32 | 批大小 |
threshold | 0.1 | 特征相关性阈值 |
六、运行环境
- 软件：MATLAB2024b
- 依赖：无需额外工具箱，使用基础MATLAB功能。
- 数据格式：Excel文件（
.xlsx），需包含特征列和功率值列。
七、应用场景
- 光伏发电功率预测：适用于光伏电站的短期功率预测。
- 特征关系挖掘：通过图结构分析特征间的相关性，适用于多变量时间序列分析。
运行效果
部分源码.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%% 基于GCN图神经网络的光伏功率预测
% 清除工作区
clear; close all; clc;
%% 读取数据
Data = readtable('光伏2019.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve');
%% 参数设置
num = 96; % 每天96个点
L1 = 30; % 30天训练
L2 = 31; % 第31天预测
%% 特征提取
input_data = table2array(Data(1:L2*num, 2:end-1));
output_data = table2array(Data(1:L2*num, end));
%% 数据标准化
input_mean = mean(input_data);
input_std = std(input_data);
output_mean = mean(output_data);
output_std = std(output_data);
input_data_norm = (input_data - input_mean) ./ input_std;
output_data_norm = (output_data - output_mean) ./ output_std;
%% 划分训练集和测试集（固定样本）
train_input = input_data_norm(1:L1*num, :);
train_output = output_data_norm(1:L1*num);
test_input = input_data_norm(L1*num+1:L2*num, :);
test_output = output_data_norm(L1*num+1:L2*num);
num_train = size(train_input, 1);
%% 构建图结构
num_nodes = size(input_data, 2); % 节点数量=特征数量
feature_corr = corr(input_data); % 计算特征间相关系数矩阵
adj_matrix = zeros(num_nodes, num_nodes);