基于Java+Vue的光伏功率预测与逆变器优化系统

1. 光伏功率预测与逆变器优化系统概述

在新能源发电领域，光伏电站的功率预测和逆变器出力优化是提升发电效率的关键技术。这个基于Java+Vue的全栈系统，通过AI算法实现光伏功率的精准预测，并采用遗传算法对逆变器输出进行智能分配，最终达到提升电站整体发电效率的目标。

系统主要由三大核心模块组成：

• 数据采集层：实时获取逆变器运行数据和气象环境参数
• 预测分析层：基于LSTM神经网络模型进行功率预测
• 优化控制层：通过遗传算法计算最优出力方案并下发控制指令

提示：系统采用Spring Boot+Vue的前后端分离架构，数据库使用MySQL，预测模型基于Python实现并通过REST API集成。

2. 系统架构设计与技术选型

2.1 后端技术栈实现

后端采用Spring Boot框架构建，主要模块划分如下：

java复制// 核心模块结构
src/
├── main/
│   ├── java/
│   │   ├── com.pvsystem/
│   │   │   ├── config/       // 配置类
│   │   │   ├── controller/   // 控制器层
│   │   │   ├── service/      // 业务逻辑层  
│   │   │   ├── repository/   // 数据访问层
│   │   │   ├── model/        // 实体类
│   │   │   ├── dto/          // 数据传输对象
│   │   │   └── util/         // 工具类
│   ├── resources/
│   │   ├── application.yml   // 应用配置
│   │   └── static/           // 静态资源

关键依赖配置：

xml复制<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- 数据库 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.28</version>
    </dependency>
    
    <!-- 工具类 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-math3</artifactId>
        <version>3.6.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

2.2 前端技术架构

前端采用Vue3+Element Plus构建，主要特点：

• 基于Vite的快速构建工具
• 使用Composition API编写组件
• ECharts实现数据可视化
• WebSocket实现实时数据推送

项目结构示例：

code复制src/
├── api/            // 接口定义
├── assets/         // 静态资源
├── components/     // 公共组件
├── router/         // 路由配置
├── store/          // 状态管理
├── utils/          // 工具函数
└── views/          // 页面组件

3. 核心功能实现细节

3.1 光伏功率预测模块

采用LSTM神经网络模型进行功率预测，后端通过Python Flask提供预测服务：

java复制@Service
public class ForecastService {
    @Autowired
    private PyModelApi pyModelApi;
    
    public ForecastResultVO forecast(ForecastRequestDTO dto) {
        // 1. 准备输入数据
        List<Double> inputSeries = prepareInputData(dto);
        
        // 2. 调用Python模型服务
        double[] predictedValues = pyModelApi.invokeLstmPredict(inputSeries);
        
        // 3. 保存预测结果
        PowerForecast forecast = new PowerForecast();
        fore