[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于SSA-VMD麻雀搜索算法（SSA）优化变分模态分解（VMD）进行多变量时间序列光伏功率预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-9-30 07:40:30 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
SSA-VMD
麻雀搜索算法（
SSA）优化变分模态分解（
VMD）进行多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着全球能源结构的转型和环保意识的提升，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了广泛推广和应用。然而，光伏功率输出具有明显的随机性和不确定性，受天气变化、光照强度、大气环境等多种因素影响，表现出高度非线性和时变特征。这种波动性给电网的稳定运行和调度管理带来了巨大挑战，因此对光伏功率的准确预测成为新能源领域的核心研究课题之一。尤其在多变量时间序列的背景下，如何有效融合气象数据、历史功率数据及其他相关变量，提升预测精度，成为研究热点。
传统的单一时间序列预测方法往往无法充分捕捉光伏功率数据中复杂的多尺度信息及内在的非线性特征，难以满足实际应用需求。近年来，信号处理技术如变分模态分解（VMD）因其在分解非平稳信号和提取多尺度模态函数方面的优越性，逐渐成为光伏功率预测的有效工具。VMD能够自适应地将原始信号分解为若干模态函数，从而更好地揭 ...