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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BIGRU
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BIGRU
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转型，光伏发电因其清洁、可再生的特点而逐渐成为新能源领域的主力军。然而，光伏功率的时变性、非线性和受环境因素的影响较大，使得光伏功率的预测问题日益复杂。准确预测光伏功率不仅能提升电力系统的稳定性，还能有效降低能源调度成本，提高能源利用效率，推动绿色能源的发展。因此，光伏功率预测技术成为当前新能源领域的研究热点。
在光伏功率预测过程中，传统的时间序列预测方法如
ARIMA
、BP神经网络等由于其对非线性和复杂模式的适应能力较差，难以应对光伏功率预测中的多变性。为了提高预测精度，近年来，基于深度学习的方法逐渐成为主流，这些方法具有较强的特征学习能力，能够挖掘隐藏在时序数据中的复杂模式。而为了进一步提升预测效果，越来越多的研究开始关注 ...
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