[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于SSA-MVMD麻雀搜索算法（SSA）结合多元变分模态分解（MVMD）进行多变量单步光伏功率预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-10-27 07:24:01 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
SSA-MVMD
麻雀搜索算法（
SSA）结合多元变分模态分解（
MVMD
）进行多变量单步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）
随着全球能源结构向可再生能源转型，光伏发电作为绿色低碳能源的代表，受到了广泛关注。光伏发电不仅能有效缓解传统化石能源带来的环境压力，还能推动能源生产与消费方式的深刻变革。然而，光伏功率受天气、环境和光照条件的强烈影响，功率输出具有高度波动性和非线性特征。特别是在多变量环境条件（如温度、湿度、风速等）影响下，单一变量模型难以准确预测光伏功率，限制了其在电网调度、能量管理及储能系统中的应用。为实现智能电网的稳定运行和最大化光伏系统的经济效益，必须开发高精度、实时性强的光伏功率预测技术。
多变量单步光伏功率预测技术应运而生，它融合了多源数据的时序特征及空间相关性，能更全面地反映光伏发电的实际运行状态。多元变分模态分解（MVMD）作为一种先进的信号分解方法，能够将复杂的多变量光伏数据分解成频率一致且物理意义明确的内在模态，帮助提取光伏功率 ...