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雷达卡
MATLAB
实现EMD-KPCA-Transformer
经验模态分解（
EMD）+核主成分分析（
KPCA
）+Transformer
模型多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源问题的日益严峻，可再生能源的开发利用已经成为全球各国能源转型的重点之一。光伏发电作为一种典型的清洁能源，因其无污染、可持续等优点，逐渐得到广泛应用。然而，光伏发电受气候、天气等多种因素的影响，其功率预测精度的提高对电力系统的稳定运行及经济效益至关重要。传统的光伏功率预测方法通常依赖于简单的统计模型或机器学习算法，但由于其复杂性和非线性特点，准确度受到限制。因此，如何提高光伏功率预测的准确性成为了学术界和工业界的研究热点。
近年来，经验模态分解（
EMD）、核主成分分析（
KPCA
）以及Transformer
模型的结合应用，为解决这一问题提供了新的思路。经验模态分解（
EMD）作为一种自适应的信号处理方法，可以有效地从原始信号中提取出多层次的信号成分，尤其是在处理具有非线性和 ...
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