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雷达卡
MATLAB
实现基于
SSA-VMD-LSTM
麻雀搜索算法（
SSA）优化变分模态分解（
VMD）和长短期记忆网络（
LSTM
）进行多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的不断调整与可持续发展战略的推进，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了前所未有的重视。光伏功率的准确预测对于保障电力系统的稳定运行、提高新能源的消纳能力以及优化能源调度具有重要的现实意义。光伏功率受多种因素影响，如气象条件（辐照度、温度、风速等）、时间周期性变化以及设备特性等，呈现出非线性、非平稳和多变量交织的复杂特性。这种复杂性对光伏功率的精确预测提出了极高的技术挑战。
传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及ARIMA等，难以有效捕捉光伏功率的非线性和时变特征。近年来，深度学习方法，尤其是长短期记忆网络（LSTM），因其在处理时间序列数据中的长依赖关系和非线性拟合能力，成为光伏功率预测领域的主流技术。然而，直接对原始功率信号进行预测，容 ...
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