项目介绍 MATLAB实现基于GWO-VMD-SSA-LSTM灰狼优化（GWO）变分模态分解联合麻雀优化（SSA）长短期记忆网络多变量时间序列光伏功率预测

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MATLAB
实现基于
GWO-VMD-SSA-LSTM
灰狼优化（
GWO）变分模态分解联合麻雀优化（
SSA）长短期记忆网络多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球气候变化的加剧，绿色能源逐渐成为可持续发展的重要方向。光伏发电作为一种清洁、环保的能源，在全球范围内得到了广泛应用。然而，由于光伏系统的输出受气候、环境、时间等多重因素的影响，其功率预测一直是能源管理和优化的难点之一。光伏功率预测不仅有助于电力系统的负荷调度和能效管理，还能为电力市场的优化调度提供科学依据。
在光伏功率预测领域，传统的预测方法多依赖于物理模型和统计分析方法，但这些方法在面对复杂非线性、时变的光伏功率特性时，表现出较大的局限性。随着人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的方法已成为光伏功率预测的主流方法，尤其是长短期记忆网络（LSTM）因其良好的时间序列建模能力，在光伏功率预测中取得了显著成果。然而，LSTM模型本身也存在一些挑战，如模型训练过程中的局部最优问题、特征提取的困难等 ...

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