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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-LSTM-Transformer
变分模态分解（
VMD）结合长短期记忆网络（
LSTM
）和Transformer
编码器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和可再生能源的发展，光伏发电作为绿色清洁能源的重要组成部分，正迎来广泛的应用和快速的技术进步。光伏功率预测，作为光伏电站运行和电力系统调度的关键环节，直接影响着能源的高效利用和电网的稳定运行。精准的光伏功率预测能够有效缓解新能源波动性带来的冲击，提升电力系统的安全性和经济性，推动能源互联网和智能电网的发展。
光伏功率的生成受到多种因素影响，包括天气状况、辐射强度、温度变化、云层遮挡等，表现为复杂的非线性、非平稳、多变量的时序数据。传统的统计预测方法如自回归移动平均（ARMA）、支持向量机（SVM）等，在处理这种多变量复杂时序数据时，往往难以捕捉其深层次的时序特征和动态规律，导致预测精度有限。随着深度学习的兴起，长短期记忆网络（LSTM）由于其在时间序列 ...
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