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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiRNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiRNN
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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随着全球能源结构的不断调整，太阳能作为一种可再生、清洁、高效的能源形式，其应用价值日益突显。光伏发电系统由于受天气、地理环境和设备性能等多种因素影响，其输出功率表现出明显的非线性、非平稳和多尺度特性，给电网调度带来显著挑战。为提升新能源接入电网后的稳定性与可靠性，精准的光伏功率预测显得尤为关键。传统预测方法，如基于线性回归、支持向量机、
ARIMA
等，受限于对时序特征的提取能力，往往难以捕捉复杂的动态变化规律。近年来，深度学习方法，特别是
Transformer
与BiRNN
模型凭借其强大的时序建模能力在该领域展现出优越性能。然而，直接使用深度学习模型处理原始数据往往面临高维、噪声干扰强等问题，导致模型收敛缓慢、预测精度不高。
本项目综合采用 ...
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