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雷达卡
MATLAB
实现基于
SSA-LSTM
麻雀搜索算法（
SSA）优化长短期记忆网络（
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转型与环保意识的提升，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源，逐渐成为电力系统中不可或缺的重要组成部分。光伏发电具有零排放、资源丰富的优势，能够有效缓解传统化石能源带来的环境污染和资源枯竭问题。然而，光伏发电的一个核心难题在于其输出功率高度依赖于天气条件，尤其是太阳辐射的变化，这使得光伏功率呈现出强烈的非线性、时变性和随机性。因此，准确预测光伏功率成为保障电网稳定运行、优化能源调度、提高可再生能源利用率的关键环节。
多变量时间序列光伏功率预测不仅仅依赖于历史功率数据，还结合气象变量如温度、湿度、风速、云量等多个因素，通过对这些复杂数据的深度挖掘，能够更准确地反映光伏系统运行的动态特征。长短期记忆网络（LSTM）凭借其对时间序列数据中长期依赖关系的有效建模，已成为光伏功率预测领域的主流方法之一。然而，LSTM网络的性 ...
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