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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-Transformer
变分模态分解（
VMD）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构向清洁化、低碳化转型，光伏发电作为一种可再生能源，其发展速度迅猛。光伏系统因其环保、资源丰富和安装灵活的特点，成为未来能源供应的重要组成部分。然而，光伏发电具有明显的随机性和波动性，受天气、季节、地理位置等多种因素影响，导致其输出功率难以准确预测。准确的光伏功率预测不仅对电网的稳定运行和新能源的高效利用至关重要，同时也直接影响电力调度、负荷管理及储能系统的优化配置。因此，研究和开发高效、准确的光伏功率预测模型成为当前新能源领域的热点和难点。
传统的时间序列预测方法如ARIMA、支持向量机等，虽具备一定预测能力，但面对光伏功率数据的非线性、多变量及噪声干扰时，表现有限。近年来，随着信号处理和深度学习技术的发展，结合先进信号分解方法与深度神经网络模型进行光伏功率预测成为有效途径。变分模态分解（Varia ...
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