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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-LSTM
变分模态分解（
VMD）结合长短期记忆网络（
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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随着全球能源结构转型和可再生能源技术的快速发展，光伏发电作为绿色清洁能源的重要组成部分，逐渐成为未来能源供应的重要方向。然而，光伏发电功率具有明显的时变性和随机性，受太阳辐射强度、气象条件（如云层变化、温度、湿度等）以及环境因素的影响，导致其输出功率波动较大，给电网的稳定运行和调度带来了巨大挑战。因此，精确预测光伏功率的短期和中长期变化趋势，对于优化电网管理、提高电能质量和促进新能源的高效利用具有重要意义。
传统的光伏功率预测方法主要依赖于物理模型和统计模型。物理模型基于光伏组件的电气特性及环境参数，虽然具有一定的物理解释能力，但难以准确捕捉复杂非线性和随机变化；统计模型如自回归模型（AR）、支持向量机（SVM）等，虽然在一定程度上能对时间序列进行建模，但面对多变量、高维度、强非线性和长时间依赖的光伏功率数据时，效果受限。
近年 ...
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