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Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiCNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiCNN
模型多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着全球能源结构向清洁、可再生方向转型，光伏发电作为一种绿色能源形式，受到了广泛关注和迅速发展。光伏功率输出具有显著的时间动态变化性和非线性特征，受天气变化、季节、地理位置等多种因素影响，呈现出强烈的随机性和波动性。这种不确定性使得光伏功率预测成为提高光伏系统运行效率、保证电网安全稳定的重要环节。准确的光伏功率预测不仅有助于电力系统的调度和储能管理，还能优化光伏电站的运维策略，降低运行成本，推动能源互联网的智能化发展。
多变量时间序列光伏功率预测涉及多个影响因素，如光照强度、温度、湿度、风速等变量，如何有效地融合这些复杂多维数据，挖掘潜在的关联特征，成为提升预测精度的关键。传统的时间序列分析方法如ARIMA、SVR等难以捕捉非线性和多尺度特征，深 ...

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