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雷达卡
Python实现基于VMD-TCN-GRU变分模态分解（VMD）结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测的详细项目实例
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随着全球能源需求不断增加，尤其是可再生能源在全球能源结构中的重要性日益上升，光伏发电作为一种绿色、环保的能源形式，受到广泛关注。然而，光伏发电的输出功率受到许多因素的影响，包括天气变化、日照强度、温度等环境条件，这些因素使得光伏发电功率呈现高度的非线性和时变性。为了解决光伏功率预测问题，科学家们不断探索新的建模方法和技术，力求提高光伏功率预测的准确性和鲁棒性。
传统的光伏功率预测方法多采用统计学模型和经典机器学习算法，但这些方法通常只能处理较为简单的数据模式，难以捕捉复杂的时序特性和多变量之间的相互关系。近年来，随着深度学习的兴起，时间序列预测模型如长短期记忆网络（
LSTM
）和门控循环单元（
GRU）在多个领域取得了显著成果。为了进一步提高预测精度，近年来出现了一种新兴的组合模型，即将变分模态分解（
VMD）与时间卷积网络（
TCN）以及门控 ...
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